SKILLEMALL.ai

AD bid-dup-check

Помощник по проверке конкурсной документации и предварительному выявлению рисков сговора. Используется, когда пользователь загружает несколько тендерных или конкурсных документов, требующих проверки на совпадение текста, совпадение ключевой информации (компания/телефон/менеджер проекта/специалист по стоимости и т. д.), совпадение атрибутов документа, сходство таблиц или сравнение различий между двумя документами. На основе семантического сравнения большой моделью выдает структурированный отчет о проверке с уровнем риска и указанием местоположения, а также поддерживает экспорт в Word. Подходит для самопроверки участников тендера и предварительной проверки заказчиком, не подходит для официального определения оценочной комиссией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«标书查重与围串标风险初筛助手。当用户上传多份投标或招标文件需要检测文本雷同、关键信息(公司/电话/项目经理/造价师等)碰撞、文档属性一致、表…»

标书查重与围串标风险初筛助手。当用户上传多份投标或招标文件需要检测文本雷同、关键信息(公司/电话/项目经理/造价师等)碰撞、文档属性一致、表格相似或两份文档差异比对时使用。基于大模型语义比对,输出含风险等级与定位的结构化检测报告,并支持导出 Word。适用于投标人自检与招标人初步筛查,不适用于评标委员会正式判定。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 474 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по проверке конкурсной документации и предварительному выявлению рисков сговора.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураWordPDFЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: bid-dup-check (ClawHub)

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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bid-dup-check) не совпадает с папкой (bid-dup-check-1-1-0)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 72
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2474 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill locally analyzes user-provided bid documents for duplicate-content and collusion risk, with sensitive-data handling that is expected for that purpose but worth using carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.