SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB Subscription Audit

Анализируйте экспорт CSV из банка или карты, чтобы выявить забытые, неиспользуемые или избыточные подписки. Категоризирует по уровням «отменить» / «проверить» / «оставить», оценивает годовые расходы и выводит таблицу действий в формате markdown. Срабатывает, когда пользователь вставляет историю транзакций или список ручных подписок и спрашивает, за что он платит, что отменить или сколько стоят повторяющиеся платежи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze a bank or card CSV export to surface forgotten, unused, or red…»

Analyze a bank or card CSV export to surface forgotten, unused, or redundant subscriptions. Categorizes into cancel / review / keep tiers, estimates annual spend, and outputs a markdown action table. Trigger when a user pastes transaction history or a manual subscription list and asks what they're paying for, what to cancel, or how much recurring charges are costing them.

ClawHub Agent Skills автор: Zepoldani v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 519 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте экспорт CSV из банка или карты, чтобы выявить забытые, неиспользуемые или избыточные подписки.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Subscription Audit) не совпадает с папкой (subscription-audit)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1519 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only subscription audit skill that is purpose-aligned, but users should treat pasted bank or card data as sensitive and understand it may pass through their configured AI provider.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.