SKILLEMALL.ai

AC tristan-rfq-overseer

Используйте этот навык для запуска полного цикла RFQ (запроса котировок) для операций по закупкам/поиску: получение из электронной почты или Telegram, хранение в Obsidian-vault, расчет цен, сравнение предложений поставщиков и составление подтвержденных писем. Активируется по кодовой фразе «T, we live?», при входящих письмах RFQ, сообщениях в Telegram «/rfq» или командах «/price» и «/compare».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to run an end-to-end RFQ (Request for Quotation) pipeli…»

Use this skill to run an end-to-end RFQ (Request for Quotation) pipeline for a procurement/sourcing operation: intake from email or Telegram, Obsidian-vault storage, pricing calculation, supplier quote comparison, and confirmed-send drafting. Trigger on the wake phrase "T, we live?", on inbound RFQ emails, on Telegram "/rfq" messages, or on "/price" and "/compare" commands.

ClawHub Agent Skills автор: yrc96 v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 225 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 15 ч назад

Используйте этот навык для запуска полного цикла RFQ (запроса котировок) для операций по закупкам/поиску: получение из электронной почты или Telegram…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураTelegramObsidianЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "codename"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "wake_phrase"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (tristan-rfq-overseer) не совпадает с папкой (tristan-v3)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1225 токенов
    • 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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This RFQ workflow skill is coherent and disclosed, with manageable risks around configuring email and Telegram intake carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 июл. 2026 г.