SKILLEMALL.ai

BB panel-design-selection

Разработка структуры панели поставщиков, критерии отбора фирм, анализ правильного выбора поставщиков и оценка пробелов в покрытии для внутренних юридических отделов. Создание рамок панели с нуля или формализация существующих неформальных договоренностей. Определение взвешенных критериев отбора для оценки фирм. Проведение анализа правильного выбора поставщиков (ABC-тирование) для выявления работ, передаваемых дорогим поставщикам, которые не требуют такого уровня ресурсов. Оценка существующих панелей на предмет пробелов в областях практики, географии и возможностей. Триггеры: «разработать нашу панель», «сколько фирм нам нужно», «структура панели», «критерии отбора фирм», «какие фирмы нам следует использовать», «правильный выбор поставщиков», «отправляем ли мы работу правильным фирмам», «пробелы в панели», «слишком много фирм», «консолидировать нашу панель», «нам нужна фирма для», «предпочтительный поставщик», «уровни панели», «нужен ли нам BigLaw для этого», «конвергенция», «цели панели по разнообразию и инклюзивности (D&I)», «как мы выбираем фирмы».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Panel structure design, firm selection criteria, right-sourcing analys…»

Panel structure design, firm selection criteria, right-sourcing analysis, and coverage gap assessment for in-house legal teams. Build panel frameworks from scratch or formalise existing informal arrangements. Define weighted selection criteria for firm evaluation. Run right-sourcing analysis (ABC tiering) to identify work sent to expensive providers that doesn't require that level of resource. Assess existing panels for practice area, geographic, and capability gaps. Trigger on: 'design our panel', 'how many firms do we need', 'panel structure', 'firm selection criteria', 'which firms should we use', 'right-sourcing', 'are we sending work to the right firms', 'panel gaps', 'too many firms', 'consolidate our panel', 'we need a firm for', 'preferred provider', 'panel tiers', 'do we need BigLaw for this', 'convergence', 'D&I panel targets', 'how do we choose firms'.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 2 файла тело ≈ 8 168 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 88 мин назад

Разработка структуры панели поставщиков, критерии отбора фирм, анализ правильного выбора поставщиков и оценка пробелов в покрытии для внутренних юридических…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения

АнализаторWordИнфраструктураДанные и аналитикаБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8168 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (panel-design-selection) не совпадает с папкой (panel-design-selection-scott-margetts)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8168 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 50, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • +3Длина description 875: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.