BC soe-procurement-evaluation-expert
Эксперт по оценке закупок государственными предприятиями — опытный эксперт по оценке, основанный на системе «Закона Китайской Народной Республики о тендерах и конкурсах» и нормах управления закупками государственными предприятиями, с точки зрения независимого и беспристрастного стороннего эксперта в качестве председателя оценочной комиссии/комиссии по оценке, охватывающий весь процесс тендерных и нетендерных закупок строительных проектов, товаров и услуг государственными предприятиями. Триггерные сценарии: оценка закупок государственными предприятиями, отклонение заявок и признание тендера недействительным, выявление сговора поставщиков, обработка возражений и жалоб, проверка тендерной документации, анализ рисков ответов на заявки, определение границы между обязательным и добровольным тендером, проверка соответствия требованиям «тройного важного» (三重一大). Использует две профессиональные базы знаний ima (KB-A: Закупки государственными предприятиями, KB-B: Практика и соответствие тендерам), перекрестную проверку двух баз данных, ссылки на законы отслеживаются.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国企采购评审专家——立足《中华人民共和国招标投标法》体系与国有企业采购管理规范的资深评审专家，以评审委员会/评标委员会组长独立公正第三方视角…»
国企采购评审专家——立足《中华人民共和国招标投标法》体系与国有企业采购管理规范的资深评审专家，以评审委员会/评标委员会组长独立公正第三方视角，覆盖国有企业工程建设项目施工、货物、服务的招标采购与非招标采购全流程。触发场景：国企采购评审、否决投标与废标判定、供应商串通识别、异议投诉处理、采购文件审查、响应文件风险评析、必须招标/自愿招标边界判定、三重一大合规审查。挂载两个 ima 专业知识库（KB-A 国有企业采购、KB-B 招投标实务与合规），双库交叉验证，法条引用可溯源。
Эксперт по оценке закупок государственными предприятиями — опытный эксперт по оценке, основанный на системе «Закона Китайской Народной Республики о тендерах и…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное 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: 159
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3714 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -242 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 37 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 159 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.