LLM-gestützter Workflow-Agent für Finanzprozesse zur Rechnungsprüfung, AP/AR-Weiterleitung, Policy-RAG, Tool-Tracing, menschlicher Überprüfung und Evaluierungen.
Dieser Skill bietet einen KI-gestützten Finanz-Workflow-Agenten, der speziell für die Automatisierung von Rechnungsprüfungs- und Bearbeitungsprozessen entwickelt wurde. Er nutzt Large Language Models, um Aufgaben wie die Freigabe von Rechnungen, die Weiterleitung von Verbindlichkeiten (AP) und Forderungen (AR) sowie die Abfrage von Unternehmensrichtlinien mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu automatisieren. Der Agent unterstützt die Verfolgung von Tool-Aufrufen (Tool Tracing) und ermöglicht die Einbindung menschlicher Überprüfungsschritte in den Workflow, um Compliance und Genauigkeit zu gewährleisten. Evaluierungsfunktionen (Evals) helfen dabei, die Leistung des Agents zu messen und zu verbessern. Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex werden unterstützt, und der Skill kann über GitHub bezogen werden.
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LLM-gestützter Finanz-Workflow-Agent für Rechnungsprüfung, AP/AR-Weiterleitung, Policy-RAG, Tool-Tracing, menschliche Überprüfung und Evaluierungen
Quelle: https://github.com/GargiGupta-io/invoiceflow-ai
Entdeckt während der täglichen awesomeskills.dev Agenten-Skill-Suche.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.