SKILLEMALL.ai

AD zhiliao-official-tender-assistant

Официальный помощник по данным о тендерах ZhiliaobiaoXun, охватывающий запросы объявлений о тендерах и результатов побед, профили компаний и данные о тендерах, анализ конкурентов, статистику рыночных тенденций, топ-заказчиков/победителей и бренды, исторические цены побед, поиск возможностей в проектах с истекающим сроком действия и т. д. Этот SKILL должен использоваться, когда пользователь сталкивается с любыми сценариями, связанными с тендерами, государственными закупками, запросами о победах в тендерах, анализом поставщиков/конкурентов, исследованием рынка закупок и т. д.; даже если слово «тендер» не упоминается, этот SKILL следует использовать, если он касается побед в тендерах, закупок, поставщиков, конкурентов, доли рынка и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知了标讯官方招投标数据助手,覆盖招标公告与中标结果查询、企业工商与招中标画像、竞争对手分析、市场趋势统计、Top采购/中标单位与品牌、历史中…»

知了标讯官方招投标数据助手,覆盖招标公告与中标结果查询、企业工商与招中标画像、竞争对手分析、市场趋势统计、Top采购/中标单位与品牌、历史中标价格、临期项目商机挖掘等。当用户涉及招投标、政府采购、中标查询、供应商/竞对分析、采购市场研究等任何场景时,必须使用此SKILL;即使未出现「招投标」字样,只要涉及中标、采购、供应商、竞对、市场份额等需求均应使用。

ClawHub Agent Skills автор: 知了标讯 AI 开放平台 v1.0.4 MIT-0 7 файлов тело ≈ 3 431 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Официальный помощник по данным о тендерах ZhiliaobiaoXun, охватывающий запросы объявлений о тендерах и результатов побед, профили компаний и данные о…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

  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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/auto-register.md:215
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **如果当前 api_key 来自 `$ZLBX_API_KEY`**:跳过 SID 流程,提示用户访问 `https://ai.zhiliaobiaoxun.com/?ch=s131` 手动登录充值。
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3431 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly provides tender-search features, but it also asks agents to create accounts, fingerprint the device, store credentials, print login-token links, and append promotional or server-controlled messages in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.