SKILLEMALL.ai

AD bid-blind-bid-format-scanner

Этот навык используется для механической проверки соответствия форматированию «слепых зон» (технической части/плана организации строительства/технического решения) перед тем, как участник тендера упакует или загрузит тендерную документацию. Активируется, когда пользователь говорит «проверка формата слепой зоны», «форматирование слепой зоны», «риск отмены тендера из-за слепой зоны», «проверить, соответствует ли формат технической части требованиям слепой зоны», «просканировать заявку на наличие названия компании/логотипа/руководителя проекта», «соответствуют ли поля, шрифт, нумерация страниц, верхние и нижние колонтитулы требованиям слепой зоны», или при загрузке Word/PDF технической документации в слепой зоне для предварительной проверки перед упаковкой. Навык пошагово сравнивает «требования к подготовке слепой зоны» из тендерной документации с текущим документом, выдает список различий «требования против текущего состояния», уровень риска (аннулирование тендера/снижение баллов до нуля) и команду для однократного исправления, а также сканирует метаданные документа и весь текст на наличие информации, идентифицирующей участника. Выполняет только механическую проверку формата, не оценивает качество технического решения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本技能用于投标人在封装或上传投标文件前,对"暗标"部分(技术标/施工组织设计/技术方案)执行盲审格式化条款的机械合规扫描。当用户说"暗标格式…»

本技能用于投标人在封装或上传投标文件前,对"暗标"部分(技术标/施工组织设计/技术方案)执行盲审格式化条款的机械合规扫描。当用户说"暗标格式检查""盲标排版""暗标废标风险""检查技术标格式是否符合暗标要求""扫描标书里有没有泄露公司名/Logo/项目负责人""页边距字体页码页眉页脚是否合规",或上传 Word/PDF 技术暗标要求做封标前体检时触发。技能逐条比对招标文件"暗标编制要求"与当前文件,输出"要求 vs 现状"差异清单、风险等级(废标级/扣分零分级)与一键修订指令,并扫描文档元数据与全文是否残留投标人身份信息。仅做机械格式检查,不评价技术方案内容优劣。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 474 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Этот навык используется для механической проверки соответствия форматированию «слепых зон» (технической части/плана организации строительства/технического…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникWordЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 57
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2474 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -225 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 285 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally checks uploaded bid documents for blind-review formatting and identity leaks, with no evidence of hidden network use, persistence, or unrelated access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.