BD company-intel-qichamao
Помощник по панорамному анализу корпоративной информации (с точки зрения тендеров, подходит для пользователей, привыкших искать компании через платформы типа企查猫). Когда пользователь предоставляет информацию о компании (название компании/сокращенное название/ссылка на компанию) и хочет провести анализ корпоративной информации, профилирование компании, полное корпоративное расследование, обязательно используйте этот SKILL: отчет о корпоративной информации, основные виды деятельности и облако тегов, экосистема клиентов и поставщиков (от кого зависит/кому поставляет), сила в тендерах и годовые тенденции, региональный рынок, идентификация конкурентов и история их противостояния, поиск публичных рисков. Отчет на основе общесетевых данных о тендерах: конкуренты рассчитываются на основе пересечения заявок, сила подтверждается записями о выигранных тендерах, клиенты и поставщики — реальные договорные отношения. Поддерживает глубокий отчет по одной компании и сравнение двух компаний. Даже если пользователь не упомянул «информацию», если он хочет полностью понять бизнес, силу и конкурентную позицию компании, он должен использовать этот SKILL. Обратите внимание на границы: если пользователь предоставляет конкретный тендерный проект для анализа решения о его подаче, используйте SKILL zlbx-bid-decision; если пользователь хочет активно искать коммерческие возможности/потенциальных клиентов, используйте SKILL zlbx-opportunity-radar; если пользователь просто ищет/запрашивает данные объявлений о тендерах, используйте SKILL zlbx-bidding.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业情报全景分析助手（招投标视角，习惯用企查猫等平台查企业的用户适用）。当用户给出一个公司主体（公司名/简称/公司链接），想做企业情报分析、…»
企业情报全景分析助手（招投标视角，习惯用企查猫等平台查企业的用户适用）。当用户给出一个公司主体（公司名/简称/公司链接），想做企业情报分析、企业画像、企业全景调查时，必须使用此SKILL：企业情报报告、主营业务与业务词云、客户供应商生态（靠谁吃饭/给谁供货）、中标实力与逐年走势、地区盘面、竞争对手识别与交锋记录、公开风险检索。基于全网招投标数据输出报告：竞对从投标重叠算出、实力用中标记录证明、客户供应商是真实合同关系。支持单公司深度报告与双公司对比。即使用户没有提到「情报」，只要想全面看清一家公司的业务、实力与竞争位置，都应使用本SKILL。注意边界：若用户给出一个具体的招标项目做该不该投的决策分析，使用 zlbx-bid-decision SKILL；若用户想主动挖掘商机/销售线索，使用 zlbx-opportunity-radar SKILL；若用户只是搜索/查询招中标公告数据，使用 zlbx-bidding SKILL。
Помощник по панорамному анализу корпоративной информации (с точки зрения тендеров, подходит для пользователей, привыкших искать компании через платформы…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
низкая Утечка данных
net-credential-usereferences/auto-register.md:215Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)**如果当前 api_key 来自 `$ZLBX_API_KEY`**：跳过 SID 流程，提示用户访问 `https://ai.zhiliaobiaoxun.com/?ch=s116` 手动登录充值。
в кавычках -
низкая Обфускация
obf-base64-blobscripts/render_report.py:93Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)_LOGO_B64 = "iVBO…B5x
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/render_report.py:93Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)_LOGO_B64 = "iVBO…B5x
в кавычках
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1987 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.