SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD vkey-bid-standardizer

Инструмент стандартизации документов для банковских тендеров (v1.0). Основан на системе стилей Word (Heading 1-5 + Normal), совместим с форматом официальных документов GB/T 9704; единый вход standardize.py, предоставляет 7 конвейеров (all/fix/renumber/auto-number/review/convert-md/validate-patterns).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«银行投标响应文档标准化工具（v1.0）。基于 Word 样式体系（Heading 1-5 + Normal），兼容 GB/T 9704 公文…»

银行投标响应文档标准化工具（v1.0）。基于 Word 样式体系（Heading 1-5 + Normal），兼容 GB/T 9704 公文格式；统一入口 standardize.py，提供 7 条流水线（all/fix/renumber/auto-number/review/convert-md/validate-patterns）。

ClawHub Agent Skills автор: wuyonghui0810 v1.0.1 MIT-0 13 файлов тело ≈ 3 091 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Инструмент стандартизации документов для банковских тендеров (v1.0). Основан на системе стилей Word (Heading 1-5 + Normal), совместим с форматом официальных…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникWordЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 13. 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 "industry"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "region"

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3091 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 48 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a document-formatting tool that works on user-supplied Word or Markdown files and does not show hidden network, credential, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.