SKILLEMALL.ai

BF bid-carrot-pit-tenderer

Эксперт по выявлению «подводных камней» в тендерной документации (версия для заказчика) · Проверка соответствия тендерной документации и внесение исправлений. Самостоятельный навык для заказчика/организатора торгов «Самостоятельная проверка соответствия тендерной документации (предварительная проверка перед публикацией)»: сканирует весь текст тендерной документации, использует многомерную шкалу сигналов для прогнозирования, какие положения могут быть оспорены/возражены/обжалованы участниками, выдает уровень риска + направление статьи закона + осуществимые рекомендации по исправлению (переписыванию) + план противодействия возражениям + резерв для обоснования разумности. Позиция противоположна «Эксперту по выявлению „подводных камней“ в тендерной документации (версия для участника bid-carrot-pit)», использует те же 9 типов сигналов и таблицы статей закона, может запускаться отдельно; включает предварительную проверку типа документа, проверку внутренних противоречий, позиционирование по разделам, понижение без скриптов, оценку разумности (три категории: реальное нарушение / некорректная формулировка / разумный порог), заявление о проверке статьи закона, жесткое разделение двух законов, не подстрекает к созданию «подводных камней», имеет защитные ограждения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«招采文件萝卜坑识别专家(招标人版)· 招标文件合规体检与整改。招标人/采购代理机构侧「招标文件合规自检(发标前体检)」独立技能:扫描整份招标…»

招采文件萝卜坑识别专家(招标人版)· 招标文件合规体检与整改。招标人/采购代理机构侧「招标文件合规自检(发标前体检)」独立技能:扫描整份招标文件全文,用多维信号标尺预判哪些条款容易被投标人质疑/异议/投诉,输出风险等级+法条方向+可落地整改(改写)建议+异议抗辩预案+合理性论证备查。与「招采萝卜坑识别专家(投标人版)bid-carrot-pit」立场相反、共享9类信号标尺与法条表、解耦可单独触发;含文档类型预检、内部矛盾自检、分章节定位、无脚本降级、合理性评估(真违规/表述不当/合理门槛三分类)、法条核验声明、两法硬隔离、不教唆设坑护栏。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 3 175 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Эксперт по выявлению «подводных камней» в тендерной документации (версия для заказчика) · Проверка соответствия тендерной документации и внесение исправлений.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/split_sections.py, references/compliance-signals.md, references/legal-anchors.md

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/split_sections.py, references/compliance-signals.md, references/legal-anchors.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/split_sections.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/compliance-signals.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/legal-anchors.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/compliance-selfcheck-report.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/batch_scan.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/split_sections.py, references/compliance-signals.md, references/legal-anchors.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/split_sections.py, references/compliance-signals.md, references/legal-anchors.md
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bid-carrot-pit-tenderer) не совпадает с папкой (bid-carrot-pit-tenderer-1-0-0)
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3175 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -239 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a procurement-document compliance checker with disclosed, purpose-aligned local parsing scripts and no evidence of hidden data access, exfiltration, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.