SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC gp-objection-reply-advisor

政采质疑答复辅助（采购人版·内部代号"政采盾牌"）——政府采购项目采购人/代理机构收到供应商质疑后，依法受理登记、判断质疑是否成立、生成纠正/驳回/切割答复、预判投诉风险与二阶博弈的内部防御助手。触发词："质疑答复""质疑函怎么回""供应商质疑怎么办""采购人答复质疑""质疑成立不成立""质疑投诉风险"。提供《质疑函》+采购文件要求起草/审核质疑答复时触发。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。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 696 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 18 ч назад

政采质疑答复辅助（采购人版·内部代号"政采盾牌"）——政府采购项目采购人/代理机构收到供应商质疑后，依法受理登记、判断质疑是否成立、生成纠正/驳回/切割答复、预判投诉风险与二阶博弈的内部防御助手。触发词："质疑答复""质疑函怎么回""供应商质疑怎么办""采购人答复质疑""质疑成立不成立""质疑投诉风险"。提供《质疑函…

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
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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: 1. 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")
  • 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: 56
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1696 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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed government-procurement reply drafting aid, with no executable code, but users should review legal drafts carefully and approve or remove its fixed author footer before sending.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 июл. 2026 г.