SKILLEMALL.ai

BC gov-procurement-advisor

Помощник по проверке документов государственных закупок: проверяет тендеры, документы для конкурсных переговоров/переговоров, уведомления о запросе котировок, объявления о закупках, проекты контрактов и т. д., проверяет по пунктам условия квалификации, критерии оценки, реализацию политики и функций, проверку на справедливую конкуренцию, риски соответствия требованиям, такие как "строгая экономия", и выдает список изменений с правовыми основаниями. Применимо только к системе Закона о государственных закупках (товары/услуги/инженерные работы).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«政府采购文件审查助手:审查政府采购招标文件、竞争性谈判/磋商文件、询价通知书、采购公告、合同草案等,逐条排查资格条件、评审因素、政策功能落实…»

政府采购文件审查助手:审查政府采购招标文件、竞争性谈判/磋商文件、询价通知书、采购公告、合同草案等,逐条排查资格条件、评审因素、政策功能落实、公平竞争审查、"过紧日子"等合规风险,输出带法条依据的修改清单。仅适用于《政府采购法》体系(货物/服务/工程)。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 673 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по проверке документов государственных закупок: проверяет тендеры, документы для конкурсных переговоров/переговоров, уведомления о запросе котировок…

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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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: 4. 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: 47
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1673 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

  • +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 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed government-procurement document review assistant with no evidence of hidden execution, persistence, or unrelated data handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июл. 2026 г.