SKILLEMALL.ai

BC biaoshu-bailian

Загрузка тендерной/конкурсной документации, AI-решение для интеллектуального анализа (красные линии для дисквалификации/критерии оценки/инсайты по контролю ставок), генерации готовой конкурсной документации (.docx), проверки документации (риски по уровням + проверка на идентичность) и проверки на дублирование документации (проверка на сходство/идентичность 2-3 конкурсных документов). Охватывает сценарии подачи заявок, тендеров, конкурсной документации, конкурсных документов, торгов, сговора, контроля ставок, дисквалификации, критериев оценки, квалификационных требований, технической части, коммерческой части, скрытых заявок, ответов, проверки на идентичность, проверки на сходство, проверки конкурсной документации на дублирование. Используется, когда пользователь предоставляет или упоминает тендерную/конкурсную документацию, спрашивает «Можно ли подавать эту заявку / Какие есть красные линии для дисквалификации / Помогите написать заявку / Проверить заявку на наличие проблем / Похожи ли два конкурсных документа / Будет ли признана идентичность», или хочет проанализировать тендерную документацию, сгенерировать конкурсную документацию, выполнить проверку или проверку на дублирование документации. Требуется API ключ Baixian® Tender (бесплатный 50 тыс. символов при регистрации по номеру телефона); документы обрабатываются в облаке Baixian® Tender, использование символов для генерации документации расходует доступное количество.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«上传招标/投标文件,AI 一站式完成智能解读(废标红线/评分标准/控标洞察)、成品投标文件(.docx)生成、标书审查(分级风险+雷同检测)…»

上传招标/投标文件,AI 一站式完成智能解读(废标红线/评分标准/控标洞察)、成品投标文件(.docx)生成、标书审查(分级风险+雷同检测)和标书查重(2-3份投标文件相似/雷同风险检查)。覆盖投标、招标、标书、投标文件、竞标、围标、控标、废标、评分标准、资格条件、技术标、商务标、暗标、响应文件、应答文件、雷同检测、相似检查、标书查重等场景——当用户提供或提及招标/投标文件、问「这个标能不能投 / 有哪些废标红线 / 帮我写投标书 / 检查标书有没有问题 / 两份投标文件像不像 / 会不会被判雷同」,或想解读招标文件、生成投标文件、做标书审查或查重时使用。需百炼®标书 Api Key(手机号注册赠 5 万字);文件经百炼®标书云端处理,标书生成消耗可用字数。

ClawHub Agent Skills автор: 标书筑造师 v1.0.16 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 955 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Загрузка тендерной/конкурсной документации, AI-решение для интеллектуального анализа (красные линии для дисквалификации/критерии оценки/инсайты по контролю…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияWordPDFЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: biaoshu-bailian (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Bash

Просканировано файлов: 7. 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 "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (biaoshu-bailian) не совпадает с папкой (biaoshu-writer-swift)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1955 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -224 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed bid-document assistant that uploads user-selected tender and bid files to one stated cloud service for analysis, generation, review, and similarity checks.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 сент. 2026 г.