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Agent Skill · 研究检索

afrexai-accounts-receivable(afrexai 应收账款)

afrexai-accounts-receivable 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

afrexai-accounts-receivable 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,424。

总安装 19,020周安装 762GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,157核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:afrexai-accounts-receivable(afrexai 应收账款)
来源仓库:https://github.com/1kalin/afrexai-accounts-receivable
安装命令:
openclaw skills install afrexai-accounts-receivable
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install afrexai-accounts-receivable

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

自动化应收账款:帐龄报告、确定收款优先顺序、草稿付款提醒、匹配付款、跟踪 DSO 和预测坏账风险。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install afrexai-accounts-receivable;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

afrexai-accounts-receivable 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install afrexai-accounts-receivable。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

afrexai-accounts-receivable 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

afrexai-accounts-receivable 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

afrexai-accounts-receivable 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

afrexai-accounts-receivable 用的人多吗?

公开数据是累计安装 19,020 次,近一周安装 762 次,下载 6,157 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

afrexai-accounts-receivable 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
afrexai-accounts-receivable

afrexai 应收账款 · 本页

19,020—需要联网MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Accounts Receivable Manager

Automate AR workflows: aging analysis, collection prioritization, payment follow-ups, cash application, and bad debt forecasting.

What It Does

  1. AR Aging Report — Bucket outstanding invoices by 0-30, 31-60, 61-90, 90+ days with risk scoring
  2. Collection Priority Queue — Rank overdue accounts by amount × days × risk for optimal follow-up order
  3. Payment Reminder Drafts — Generate professional escalation emails (friendly → firm → final notice → collections)
  4. Cash Application Matching — Match incoming payments to open invoices with variance handling
  5. Bad Debt Forecasting — Predict write-offs using historical payment patterns and aging trends
  6. DSO Tracking — Calculate Days Sales Outstanding with trend analysis and benchmarks by industry

How to Use

Tell your agent what you need:

  • "Run an AR aging analysis for our open invoices"
  • "Prioritize our collection queue — what should we chase first?"
  • "Draft a 60-day overdue reminder for [client name]"
  • "Our DSO is 47 days — how does that compare to SaaS benchmarks?"
  • "Forecast bad debt exposure for Q1"

AR Aging Buckets

BucketRisk LevelAction
Current (0-30)LowMonitor
31-60 daysMediumFriendly reminder
61-90 daysHighEscalation call + written notice
90+ daysCriticalFinal demand → collections/write-off review

Collection Priority Formula

Priority Score = (Invoice Amount × 0.4) + (Days Overdue × 0.3) + (Customer Risk Score × 0.3)

Customer Risk Score (1-10) based on:

  • Payment history (avg days to pay)
  • Number of past-due invoices
  • Credit limit utilization
  • Industry default rates

Payment Reminder Escalation

Day 1 (Invoice Due)

Subject: Invoice #[NUM] — Payment Due Today Tone: Friendly, informational

Day 7 (1 Week Overdue)

Subject: Friendly Reminder — Invoice #[NUM] Past Due Tone: Warm but clear

Day 30 (1 Month Overdue)

Subject: Payment Required — Invoice #[NUM] Now 30 Days Past Due Tone: Professional, firm

Day 60 (2 Months Overdue)

Subject: Urgent — Invoice #[NUM] Significantly Overdue Tone: Serious, mention late fees / service impact

Day 90+ (Final Notice)

Subject: Final Notice — Invoice #[NUM] Requires Immediate Payment Tone: Formal, mention collections referral

DSO Benchmarks by Industry

IndustryGood DSOAverage DSOPoor DSO
SaaS / Software<3030-45>60
Professional Services<3535-55>70
Manufacturing<4040-60>75
Construction<4545-70>90
Healthcare<3535-50>65

Bad Debt Forecasting Model

Estimate write-off probability by aging bucket:

  • Current: 1-2% default rate
  • 31-60 days: 5-8%
  • 61-90 days: 15-25%
  • 90-120 days: 30-50%
  • 120+ days: 50-80%

Apply to outstanding amounts for expected loss provision.

Cash Application Rules

  1. Exact match — Payment amount matches one open invoice exactly
  2. Combination match — Payment matches sum of multiple invoices
  3. Short payment — Payment < invoice amount → flag for dispute/deduction review
  4. Overpayment — Payment > invoice → apply to oldest open balance or issue credit
  5. Unidentified — No match found → hold in suspense, research within 48 hours

Output Format

When generating AR reports, include:

  • Total AR outstanding
  • Aging distribution ($ and %)
  • Top 10 overdue accounts by priority score
  • DSO current vs. 3-month trend
  • Estimated bad debt exposure
  • Recommended actions (who to call, what to send)

Take It Further

This skill handles AR analysis and workflows. For full financial operations automation:

Built by AfrexAI — operational AI for businesses that run on results, not hype.

平台分布

OpenClaw

71.37%
按下载量换算4,394

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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