SKILLEMALL.ai

BD ow

OW Buyer (Open World Buyer) - Глобальная система закупок с оценкой предложений на основе ИИ. 5-мерная оценка: Цена 50% + Подлинность 20% + Медиа 15% + Доставка 5% + История 10%. Публикуйте запросы на закупки по всему миру на нескольких платформах (OW/Douyin/Xiaohongshu/Weibo/Twitter/Facebook). Триггер: закупки, тендер, заявка, запрос, купить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OW Buyer (Open World Buyer) - 发飙全球购. EN: Global procurement system wit…»

OW Buyer (Open World Buyer) - 发飙全球购. EN: Global procurement system with AI-powered bidding evaluation. 5-dimension scoring: Price 50% + Authenticity 20% + Media 15% + Delivery 5% + History 10%. Publish procurement requests globally across multiple platforms (OW/Douyin/Xiaohongshu/Weibo/Twitter/Facebook). 中: 全球采购系统,AI智能评标。五维度评分,多平台发布采购需求,智能选出最优供应商。Trigger: 采购,招标,投标,求购,买.

ClawHub Agent Skills автор: qutongyuan v2.3.4 MIT-0 23 файла тело ≈ 2 249 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

OW Buyer (Open World Buyer) - Глобальная система закупок с оценкой предложений на основе ИИ.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

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

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: OW Buyer (Open World Buyer) - 发飙全球购. EN: Global procurement system… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ow) не совпадает с папкой (ow-buyer)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2249 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 372 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 43 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (21 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mostly matches a procurement workflow, but it needs review because it can publish business data externally, stores sensitive bid/payment-related data locally, and has weak scoping around destinations and file paths.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.