SKILLEMALL.ai

AB govcon-proposal-response

Используйте этот навык, когда менеджер по захвату, автор предложений, руководитель отдела развития бизнеса или специалист по контрактам в американском федеральном подрядчике должен подготовить соответствующий ответ на запрос правительства (RFP, RFQ, IDIQ task order, BAA или SBIR). Охватывает построение матрицы соответствия из разделов L и M, разработку технического подхода, описания прошлого опыта, раздел управления и укомплектования персоналом, а также финальную проверку соответствия. Создает ПРОЕКТ для рассмотрения менеджером по предложениям и юридическим отделом перед подачей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when a capture manager, proposal writer, BD lead, or co…»

Use this skill when a capture manager, proposal writer, BD lead, or contracts professional at a U.S. federal contractor needs to draft a compliant proposal response to a government RFP, RFQ, IDIQ task order, BAA, or SBIR solicitation. Covers compliance matrix construction from Sections L and M, technical approach drafting, past performance narratives, management and staffing section, and a final compliance check. Produces a DRAFT for proposal-manager and legal review before submission.

ClawHub Agent Skills автор: devasher v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 340 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Используйте этот навык, когда менеджер по захвату, автор предложений, руководитель отдела развития бизнеса или специалист по контрактам в американском…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторЗакупки и снабжениеБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2340 токенов

    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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a prompt-only proposal drafting skill with disclosed review safeguards and no executable behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.