SKILLEMALL.ai

BF ai-bidding-strategy-advisor

AI-консультант по стратегии участия в тендерах. Когда пользователь предоставляет конкретный тендерный проект и хочет разработать стратегию участия, необходимо использовать этот SKILL: разработка стратегии участия, рекомендуемая цена с/стратегия ценообразования (на основе исторических цен сделок), анализ конкурентной среды и прогнозирование конкурентов, анализ закономерностей закупок и уровня бюджета заказчика, решение об участии (участвовать или нет), оценка вероятности выигрыша, список рисков и рекомендации по действиям. Выдает отчет о стратегии на основе исторических данных всех тендеров в сети. Даже если пользователь не упоминает «стратегию», любые запросы, касающиеся того, как участвовать, как предлагать цену, как выиграть тендер, должны использовать этот SKILL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI投标策略顾问。当用户给出一个具体的招标项目并希望制定投标策略时,必须使用此SKILL:投标策略制定、建议报价带/报价策略(基于历史成交价…»

AI投标策略顾问。当用户给出一个具体的招标项目并希望制定投标策略时,必须使用此SKILL:投标策略制定、建议报价带/报价策略(基于历史成交价)、竞争格局分析与竞争对手预测、采购方采购规律与预算水平画像、投标决策(该不该投)、中标概率评估、风险清单与行动建议。基于全网招中标历史数据输出策略报告。即使用户没有提到「策略」,只要涉及怎么投、怎么报价、怎么打赢某个标等需求,都应使用本SKILL。

ClawHub Agent Skills автор: 知了标讯 AI 开放平台 v1.0.7 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 613 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

AI-консультант по стратегии участия в тендерах.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/render_report.py

ИнтеграцияЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/render_report.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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/render_report.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/render_report.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/render_report.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
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1613 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 195 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is mostly aligned with bid-analysis work, but it needs Review because it persists an API key locally, transmits device-identifying registration data, and injects mandatory commercial links into generated reports.
LLM: suspicious (medium) · 8 сент. 2026 г.