SKILLEMALL.ai

AD sbkj-bidsearch

Сервис интерфейса данных для тендеров и закупок продукта «保标招标» компании 世舶科技(武汉)有限公司. Используется для запроса проектов тендеров и закупок на естественном языке, преобразования условий переписывания ИИ в обычные параметры поиска, обработки цепочки вызовов от списка поиска до деталей проекта, получения основного текста и официальных структурированных данных, запроса вложений и URL-адресов источников сбора, запроса контрактов, анализа профилей предприятий, поиска проектов в стадии строительства, а также использования отраслевых выводов, классификационных выводов и интерфейсов структурирования основного текста. Используется при вызове интерфейса 保标招标, совместном отладке скриптов Python, инкапсуляции клиентских API, проверке параметров или объяснении бизнес-процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向世舶科技(武汉)有限公司“保标招标”产品的招投标数据接口业务 Skill。用于根据自然语言查询招中标项目、把 AI 重写条件转换为普通搜…»

面向世舶科技(武汉)有限公司“保标招标”产品的招投标数据接口业务 Skill。用于根据自然语言查询招中标项目、把 AI 重写条件转换为普通搜索参数、处理搜索列表到项目详情的调用链、获取正文与官方结构化数据、查询附件和采集源网址、查询合同、分析企业画像、检索拟在建项目,以及使用行业推理、分类推理和正文结构化接口。涉及保标招标接口调用、Python脚本联调、API客户端封装、参数排查或业务流程说明时使用。

ClawHub Agent Skills автор: brade888 v1.0.3 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 346 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сервис интерфейса данных для тендеров и закупок продукта «保标招标» компании 世舶科技(武汉)有限公司.

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

ИнтеграцияЗакупки и снабжениеРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 14. 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1346 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent bid-search API helper that discloses its API key and network use and shows no hidden persistence or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июл. 2026 г.