SKILLEMALL.ai

AC bid-objection-reply-advisor

Помощник по ответу на возражения в тендерах (версия заказчика, внутреннее кодовое название «Щит тендера») — во внутренних нормативных документах по тендерам на строительство и другие проекты, где требуется обязательный тендер, после получения возражений от участника тендера или других заинтересованных сторон, заказчик/тендерное агентство регистрирует, оценивает обоснованность возражений, генерирует ответ об исправлении/отклонении/разделении, прогнозирует риск жалобы и помогает справиться с этапом жалобы. Ключевые слова: «ответ на возражение», «как ответить на возражение», «возражение по результатам оценки», «возражение по тендерной документации», «возражение после вскрытия конвертов», «ответ заказчика на возражение», «обоснованность/необоснованность возражения», «риск жалобы». Предоставляется при составлении/проверке ответа на возражение в соответствии с требованиями «Заявления о возражении» + тендерной документации. Неприменимо: составление документов о возражениях/жалобах со стороны участника тендера, оценка тендерных предложений, проверка контрактов, подготовка тендерной документации, оспаривание государственных закупок (используйте «Помощник по ответу на возражения в госзакупках (Щит госзакупок)»).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«招投标异议答复辅助(招标人版·内部代号"招盾")——依法必须招标的工程建设等招投标项目中,招标人/招标代理机构收到投标人或其他利害关系人异议…»

招投标异议答复辅助(招标人版·内部代号"招盾")——依法必须招标的工程建设等招投标项目中,招标人/招标代理机构收到投标人或其他利害关系人异议后,依法受理登记、判断异议是否成立、生成纠正/驳回/切割答复、预判投诉风险与投诉阶段应对的内部合规辅助助手。触发词:"异议答复""异议怎么回""评标结果异议""招标文件异议""开标异议""招标人答复异议""异议成立不成立""异议投诉风险"。提供《异议书》+招标文件要求起草/审核异议答复时触发。不适用:投标人侧异议/投诉文书起草、评标打分、合同审查、招标文件编制、政府采购质疑(请使用「政采质疑答复辅助(政采盾牌)」)。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 752 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по ответу на возражения в тендерах (версия заказчика, внутреннее кодовое название «Щит тендера») — во внутренних нормативных документах по тендерам…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2752 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

  • +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
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 280 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a domain-specific bidding-objection reply assistant with disclosed legal/compliance workflow and no hidden install, persistence, or data-exfiltration behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.