SKILLEMALL.ai

AC oem-rfq-assistant

Преобразует входящий B2B производственный запрос на коммерческое предложение / запрос на поиск в три артефакта: структурированный лист спецификаций, контрольный список для уточнения недостающей информации и проект профессионального ответа на английском языке — БЕЗ выдумывания цен, минимального объема заказа, сроков поставки, сертификатов, данных о запасах или испытаниях. Используйте при обработке запросов на коммерческое предложение OEM/ODM, электронных писем от покупателей или запросов на поиск для заказных производственных продуктов (седел, сидений, шатунов, тормозных линий и другого оборудования, изготавливаемого на заказ).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn an inbound B2B manufacturing RFQ / sourcing inquiry into three ar…»

Turn an inbound B2B manufacturing RFQ / sourcing inquiry into three artifacts: a structured spec sheet, a missing-information clarification checklist, and a professional English reply draft — WITHOUT inventing prices, MOQs, lead times, certifications, stock or test data. Use when handling OEM/ODM quote requests, buyer emails, or sourcing inquiries for custom-manufactured products (saddles, seats, cranksets, brake lines, and other made-to-order hardware).

ClawHub Agent Skills автор: fly0pants v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 484 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует входящий B2B производственный запрос на коммерческое предложение / запрос на поиск в три артефакта: структурированный лист спецификаций…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураWhatsAppПродажи и CRMПроизводствотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 35, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1484 токенов

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 458 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward RFQ drafting assistant with a local helper script, and its handling of buyer inquiry text fits its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 авг. 2026 г.