square-automation
Square の支払いと注文を自動化
Square の支払い処理と注文管理を手動の API コールなしで効率化。Claude Code を通じて請求書作成、支払い追跡、店舗管理を自動化します。
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オンにして利用開始
テストする
「square-automation」を使用しています。 昨日のすべての支払いを一覧表示
期待される結果:
2024-01-15 の支払いを 23 件見つかりました:
- 支払い #1A2B3C: $145.00 (COMPLETED)
- 支払い #4D5E6F: $89.50 (COMPLETED)
- 支払い #7G8H9I: $210.00 (PENDING)
合計：$444.50
「square-automation」を使用しています。 Downtown 店舗の注文を検索
期待される結果:
Downtown 店舗から 47 件の注文を取得しました:
- 注文 #ORD-001: $350.00 (COMPLETED)
- 注文 #ORD-002: $125.00 (OPEN)
- 注文 #ORD-003: $75.00 (COMPLETED)
店舗 ID: L1234ABCD
「square-automation」を使用しています。 すべての店舗場所を表示
期待される結果:
3 つの店舗が見つかりました:
1. Downtown Store (L1234ABCD) - ACTIVE
2. Uptown Branch (L5678EFGH) - ACTIVE
3. Warehouse (L9012IJKL) - INACTIVE
セキュリティ監査
安全All static findings are false positives. The detected 'external_commands' patterns (57 instances) are Ruby/shell backtick syntax examples in markdown documentation, not executable code. The network detection is a documentation URL (https://rube.app/mcp) showing where to obtain the Rube MCP server. This skill is legitimate documentation for automating Square payment tasks with no executable code or security risks.
品質スコア
作れるもの
支払いの突合作業
事業主はすべての Square 店舗で日々の支払いを自動的に一覧表示し、分析して、口座の突合と不整合の特定を行えます。
注文ステータス追跡
サポートチームは顧客名や日付で注文詳細を検索・取得し、Square ダッシュボードへのアクセスなしでリアルタイムな注文ステータスを提供できます。
請求書ワークフローの自動化
財務チームはスケジュール済みおよび未支払いの請求書を一覧表示し、無効な請求書をキャンセルし、会計システム用に請求書データを書き出せます。
これらのプロンプトを試す
過去 7 日間のすべての Square 支払いを一覧表示してください。支払い ID、金額、ステータスを表示します。
1 月 1 日から 1 月 31 日の間に'Main Street'店舗で完了したすべての注文を検索してください。注文 ID と合計金額を表示します。
今月送信された顧客'John Doe'の未支払い請求書を見つけ、正しいバージョン番号を使用してキャンセルしてください。
2024 年第 1 四半期の 3 つの全店舗からの支払いを取得してください。店舗別にグループ化し、合計を計算します。ページネーションは自動的に処理します。
ベストプラクティス
- ワークフローの実行前に常に RUBE_SEARCH_TOOLS を呼び出して、現在のツールのスキーマを取得する
- 最初の取得後に店舗 ID をキャッシュし、冗長な API コールを回避する
- すべての日付範囲フィルターに RFC 3339 タイムスタンプ形式を使用する（例：2024-01-01T00:00:00Z）
- 大規模な結果セットの場合、カーソル値が存在しなくなるまで追従してページネーションを処理する
回避
- 完了済みの支払いをキャンセルしようとしない - 代わりに返金ワークフローを使用する
- 現在のバージョン番号を最初に取得せずに UPDATE_ORDER を呼び出さない
- 店舗 ID をハードコードしない - 常に LIST_LOCATIONS を介して動的に解決する
- ページネーション処理をスキップしない - 大規模なデータセットでは結果が不完全になる