SKILLEMALL.ai

BD supplier-panorama-dd

Движок для проверки поставщиков и компаний. Основная функция — «Общая проверка компании» (`general_dd`), с дополнительной функцией «Проверка победителя тендера» (`winner_review`). Предназначен для заказчиков тендеров/закупок для проверки поставщиков и победителей тендеров. Стандартный режим общей проверки: создает комплексный профиль деятельности/инноваций/капитала/цепочки поставок, выдает рейтинг общей силы (AAA–C) и рекомендации для принятия решений в конкретных ситуациях. Режим проверки победителя тендера используется для проверки на наличие нарушений и истории исполнения обязательств компанией-победителем перед отправкой уведомления о победе/подписанием контракта. Для глубокой проверки соответствия нормам в рамках тендеров (сговор/фиктивные документы/административные взыскания/черные списки) рекомендуется использовать специализированный навык «Эксперт по проверке рисков соответствия в тендерах».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«供应商与企业全景尽调技能——以「企业全景背调(general_dd)」为主、附带「中标复核(winner_review)」的企业尽调引擎,面…»

供应商与企业全景尽调技能——以「企业全景背调(general_dd)」为主、附带「中标复核(winner_review)」的企业尽调引擎,面向招标/采购人审查供应商与中标企业。 默认通用背调模式:构建经营/创新/资本/产业链全景画像,输出综合实力评级(AAA~C)与场景化决策建议。 中标复核模式供发中标通知书前/签合同前核查中标企业合规黑历史与履约能力。 招投标维度的深度合规定级(围标串标/虚假材料/行政处罚/黑名单)建议转用「招投标合规风险尽调专家」专项技能。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 379 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Движок для проверки поставщиков и компаний.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — 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
D
49/100
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: 0. 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 "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "knowledge_bases"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (supplier-panorama-dd) не совпадает с папкой (supplier-panorama-dd-1-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 86
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2379 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

  • +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 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese-language supplier and company due-diligence workflow using public web and knowledge-base research, with no hidden install, persistence, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.