SKILLEMALL.ai

DF Enterprise Bid Document AI — 企业招投标文书AI助手

Корпоративный ИИ-ассистент для участия в тендерах на государственные закупки и коммерческие проекты в Китае. Полная поддержка жизненного цикла: анализ тендерной документации, стратегия, составление, проверка соответствия и последующее сопровождение. Обновлено с учетом изменений в законодательстве на 2026 год. ⚠️ ВАЖНО: Этот навык может обрабатывать тендерную документацию, содержащую конфиденциальную деловую информацию. Пользователи должны очищать конфиденциальные данные перед загрузкой и ознакомиться с политикой обработки данных своей организации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered enterprise bidding assistant for China government procureme…»

AI-powered enterprise bidding assistant for China government procurement and commercial projects. Full-lifecycle support: bid document analysis, strategy, drafting, compliance audit, and post-bid follow-up. Updated for 2026 regulatory changes. ⚠️ IMPORTANT: This skill may process bid documents containing confidential business information. Users must sanitize sensitive data before upload and review their organization's data handling policies.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v3.2.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 883 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Корпоративный ИИ-ассистент для участия в тендерах на государственные закупки и коммерческие проекты в Китае.

Как процесс F 26/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/bid-document-templates.md, scripts/analyze_tender.py

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
44
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
26/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/bid-document-templates.md, scripts/analyze_tender.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: Bash Read Write Glob WebSearch WebFetch

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5883 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/bid-document-templates.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/analyze_tender.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 26/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/bid-document-templates.md, scripts/analyze_tender.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/bid-document-templates.md, scripts/analyze_tender.py
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Enterprise Bid Document AI — 企业招投标文书AI助手) не совпадает с папкой (tender-bidding-assistant)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5883 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 254
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -295 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 445 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 254 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 44.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed bidding-document assistant that handles sensitive business files, with install and data-handling cautions but no hidden or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 сент. 2026 г.