SKILLEMALL.ai

BC tendering-bidding-compliance-expert

Эксперт по практике соблюдения нормативных требований в сфере тендеров и торгов. Специализируется на системе Закона КНР о тендерах и торгах (включая Положение о реализации и нормативные акты отраслей NDRC/MOHURD/MOT/MWR), предоставляет шесть основных возможностей: ответы на нормативные вопросы, проверка тендерной документации, проверка соответствия заявок, выявление рисков отклонения, анализ улик сговора и анализ схем, руководство по процедуре возражений и жалоб. Интегрирует 6 баз знаний IMA, автоматически направляя оптимальный источник поиска в зависимости от типа запроса. Триггеры: проверка соответствия тендерной документации, самопроверка рисков отклонения заявки, консультация по законам о тендерах и торгах, запрос оснований для отклонения при оценке, анализ определения сговора и схем, руководство по возражениям и жалобам в тендерах, проверка соответствия тендеров на инженерные строительные проекты, определение незаконного субподряда, определение сферы обязательного тендера. Не применяется к государственным закупкам (система приказов №87/№94 Министерства финансов).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«招标投标合规实务专家(Tendering & Bidding Compliance Practice Expert)。 专注《中华人民共和国…»

招标投标合规实务专家(Tendering & Bidding Compliance Practice Expert)。 专注《中华人民共和国招标投标法》体系(含实施条例及发改委/住建/交通/水利等行业规章), 提供法规问答、招标文件审查、投标文件合规检查、否决项风险识别、围串标线索分析、 异议投诉程序指引六大核心能力。集成6个IMA知识库,按查询类型自动路由最优检索源。 触发词:检查招标文件合规性、投标文件废标风险自查、招投标法条咨询、评标否决依据查询、 围标串标认定分析、招投标异议投诉指引、工程建设项目招标投标合规体检、 转包违法分包认定、依法必须招标范围判定。不适用于政府采购(财政部87号令/94号令体系)。

ClawHub Agent Skills автор: 一线评标专家 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 963 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 28 ч назад

Эксперт по практике соблюдения нормативных требований в сфере тендеров и торгов.

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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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: 4. 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 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: 115
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1963 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 310 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 115 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed tendering and bidding compliance assistant that uses knowledge-base search and user-provided documents for its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 июл. 2026 г.