SKILLEMALL.ai

AD smart-transit-rail-bid-analyzer

Помощник по анализу данных закупок в сфере интеллектуального транспорта и рельсового транспорта. Этот SKILL должен использоваться, когда пользователь сталкивается с любым из следующих сценариев: поиск объявлений о тендерах/победах в тендерах на рельсовый транспорт/интеллектуальный транспорт/дороги/ETC/сигнальные системы/транспортное электромеханическое оборудование и т. д., запрос крупных проектов транспортной инфраструктуры, анализ доли рынка и исторических цен единиц брендов транспортного оборудования, запрос потенциальных участников тендера для конкретного транспортного проекта, анализ основной деятельности и конкурентов строительных/интегрирующих компаний, запрос топ-заказчиков/топ-победителей для определенной категории, анализ тенденций рынка транспортной отрасли, поиск поставщиков/расширение каналов и т. д. Даже если пользователь не упоминает «транспорт», этот SKILL следует использовать, если он касается закупок и побед в тендерах, связанных с рельсовым транспортом, метро, дорогами, ETC, сигнализацией, транспортным оборудованием и т. д. Первое использование не требует ручной регистрации: после согласия пользователя может быть автоматически открыта бесплатная пробная учетная запись (предоставляется 100 вызовов, собираются только 3 характеристики неопознаваемого оборудования для дедупликации оборудования, инструкции по конфиденциальности см. в документации пакета), если пользователь отказывается, предоставляется ссылка на ручную регистрацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智慧交通与轨道交通采招数据分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:搜索轨道交通/智慧交通/公路/ETC/信号系统/交通机电…»

智慧交通与轨道交通采招数据分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:搜索轨道交通/智慧交通/公路/ETC/信号系统/交通机电等招标中标公告、查询大型交通基建工程项目、分析交通设备品牌的中标占有率与历史单价、查询某交通项目的潜在投标单位、分析施工/集成单位的主营业务与竞争对手、查询某品类Top采购单位/Top中标单位、交通行业市场趋势分析、采购寻源/渠道拓展等场景。即使用户没有提到「交通」,只要涉及轨交、地铁、公路、ETC、信号、交通设备等采购与中标需求,都应使用本SKILL。首次使用无需手动注册:经用户同意后可自动开通免费试用账号(送100次调用,仅采集3项非身份设备特征做设备去重,隐私说明见包内文档),用户拒绝则提供手动注册链接。

ClawHub Agent Skills автор: 知了标讯 AI 开放平台 v1.0.5 MIT-0 7 файлов тело ≈ 3 431 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Помощник по анализу данных закупок в сфере интеллектуального транспорта и рельсового транспорта.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторЗакупки и снабжениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/auto-register.md:215
    Учётные 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=s58` 手动登录充值。
    в кавычках

Просканировано файлов: 7. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3431 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches a bid-data assistant, but it asks agents to create an external account, fingerprint the device, store an API key locally, and add promotional referrals in ways users should review first.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.