SKILLEMALL.ai

BC gp-objection-caselaw

База знаний по типовым случаям обжалования госзакупок (помощь в подборе судебной практики) — когда заказчик/агент по госзакупкам получает запрос от поставщика, введите основной запрос, чтобы найти в «Базе знаний ИИ по жалобам на госзакупки» (более 50 тыс. реальных решений по жалобам) наиболее похожие типовые случаи по всей стране. Сравните фактические основания и правовое применение для случаев «жалоба удовлетворена» и «жалоба не удовлетворена», выявите слабые места в ответах и риски отмены (например, если ответ основан только на письменном обещании по поводу объективных фактических сомнений в параметрах ★), чтобы помочь составить соответствующий ответ на запрос. Ключевые слова: «подбор типовых случаев», «похожие решения по жалобам», «справочная судебная практика», «пример ответа на запрос», «как решаются похожие запросы», «найти похожие случаи», «обоснован ли этот запрос, есть примеры». Неприменимо: составление документов для стороны-участника торгов (атака), оценка конкурсных предложений, проверка контрактов, подготовка тендерной документации; возражения по инженерным торгам (следует перенаправить на помощь в ответе на возражения по торгам). Область применения: только Закон о государственных закупках КНР (Приказ Министерства финансов № 94); китайский язык является официальным рабочим языком.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«政采质疑类案智库(判例法辅助)——政府采购项目采购人/代理机构收到供应商质疑后,输入质疑核心诉求,从「政府采购投诉AI知识库」(5万+真实投…»

政采质疑类案智库(判例法辅助)——政府采购项目采购人/代理机构收到供应商质疑后,输入质疑核心诉求,从「政府采购投诉AI知识库」(5万+真实投诉处理决定)匹配全国高度相似的类案,比对"质疑成立"与"质疑不成立"的事实依据与法律适用,识别答复薄弱环节与被推翻风险(如仅以书面承诺函回应客观事实类★参数质疑),辅助撰写合规的质疑答复函。触发词:"类案匹配""相似投诉处理决定""判例法参考""质疑答复参考案例""同类质疑怎么判""找相似案例""这个质疑成立吗 案例"。不适用:投标人侧质疑文书起草(攻)、评标打分、合同审查、招标文件编制;工程招投标异议(应路由至招投标异议答复辅助)。 Scope: PRC Government Procurement Law (MoF Order No.94) only; Chinese is the statutory working language, not an un-opted-in language forcing.

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 030 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

База знаний по типовым случаям обжалования госзакупок (помощь в подборе судебной практики) — когда заказчик/агент по госзакупкам получает запрос от…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: 政采质疑类案智库(判例法辅助)——政府采购项目采购人/代理机构收到供应商质疑后,输入质疑核心诉求,从「政府采购投诉AI知识库」(5万… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2030 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a narrowly scoped government-procurement case-matching and reply-drafting skill with disclosed knowledge-base use and no hidden install code.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июл. 2026 г.