天枢 Tianshu

【评测内容】 一、技能定位与专业度 本技能面向高校教师的教学类比赛辅助，覆盖教创赛、青教赛、教学能力比赛、案例评选四大类型，定位精准且受众明确。对各类比赛的评审标准、材料清单、备赛要点均有清晰的梳理，专业度较高。 二、内容结构与完整性 SKILL.md结构清晰，按比赛类型分模块组织，每个模块包含适用场景、备赛要点、材料清单、评分维度等核心信息。教创赛模块的成果报告框架和PPT结构建议非常实用；青教赛的说课框架和评分维度一目了然；案例评选的文本范式和语言风格指导也很有针对性。 三、优点 1. 触发词设计合理，覆盖了教师常见的求助场景 2. 各比赛类型的框架梳理专业且实用，尤其教创赛的报告框架和PPT页数建议非常落地 3. 工具调用设计合理，create-ppt、image_generate、docx、excel_master、search_web的组合能覆盖比赛材料制作的全流程 4. 配图生成提示词示例具体，便于AI生成符合国赛风格的图片 5. 工作流程设计清晰，从明确需求到迭代完善，逻辑通顺 四、不足与建议 1. 纯提示词驱动，无可执行脚本：技能仅包含SKILL.md一个文件，没有references目录或scripts目录来提供模板、评分计算器等辅助工具。建议增加如评分自测脚本、材料检查清单模板等实用资源 2. 缺乏交互式引导：对于不太熟悉比赛流程的新手教师，缺少分步提问或渐进式引导机制，用户可能不知如何开始。建议增加需求确认的交互流程 3. 比赛规则时效性提醒不够突出：虽然注意事项中提到了规则时效，但建议在SKILL.md开头或工作流程中更强调使用search_web查询最新规则这一步骤 4. 案例评选模块相对单薄：与教创赛和青教赛模块相比，案例评选部分缺少具体的PPT和图表指导 5. 缺少质量校验环节：生成材料后缺少自检机制，建议增加如检查创新点是否足够突出、数据可视化是否充分等质量校验提示 五、综合评价 该技能框架完整、专业度高，对教学比赛的指导具有实际价值。但作为纯提示词技能，缺乏辅助工具和交互式引导，在深度使用场景下可能支撑不足。建议增加模板资源和质量校验机制以提升实用性。

【评测内容】 一、技能定位与专业度 本技能专为检测认证行业销售人员、投标专员设计，聚焦招标文件分析这一细分场景，定位精准。技能覆盖招标解析、资质匹配、中标概率评估、竞争预判、投标决策、需求对接、时间提醒7大功能模块，形成完整的投标决策辅助闭环。对CMA/CNAS资质体系、检测标准、行业竞争格局的理解专业且深入。 二、内容结构与完整性 SKILL.md内容极其详尽（约8000字），配合4个references文件和2个scripts文件，信息密度高。资质对照表覆盖CMA、CNAS、计量认证、行业资质、业绩要求、否决项判断6大类；检测标准速查表涵盖6大检测领域50+标准；竞争对手数据库对国有、上市、外资、地方、专业5类检测机构有详细画像；招标信息提取模板采用JSON结构化设计，便于AI解析。两个Python脚本提供了量化计算逻辑。 三、优点 1. 领域知识极其丰富：资质对照表、标准速查表、竞争对手数据库等reference文件提供了扎实的行业知识支撑，这是纯提示词无法替代的价值 2. 功能闭环完整：从文件解析到资质匹配到概率评估到竞争预判到决策建议到需求对接到时间管控，7大模块形成完整的分析链路 3. 量化评估模型：中标概率评估采用六维度加权模型（资质25%加技术25%加价格20%加业绩15%加关系10%加竞争5%），投标决策矩阵有明确阈值，比纯定性分析更具参考价值 4. 指令设计直观：/解析、/资质、/概率等快捷指令降低了使用门槛 5. 合规声明完善：数据安全法、招标投标法、个人信息保护法三条合规声明体现了专业态度 6. 排错指南和错误代码表实用性强 四、不足与建议 1. Python脚本过于简单：analysis_report.py仅是一个模板函数，实际不做任何计算，只是字符串格式化；timeline_calculator.py虽然逻辑完整但功能单一。建议增加如资质自动匹配脚本、标准号校验脚本等更有实用价值的工具 2. 竞争对手数据静态化：竞争对手数据库是基于行业一般性判断的静态信息，缺少动态数据获取能力。建议集成search_web工具实时查询中标公告 3. 中标概率模型的参数依赖人工输入：六维度评分需要用户逐项输入，缺少基于招标文件自动评分的能力，用户体验可优化 4. SKILL.md过长影响Token效率：8000字的SKILL.md在每次调用时都会消耗大量Token，建议将部分详细说明拆分为按需加载的reference文件 5. 广电计量服务清单有特定倾向：检测需求对接模块中的核心服务清单参考明显以广电计量为主，对其他机构用户可能不够通用 6. 缺少历史分析记录功能：投标决策往往需要对比多个项目，当前设计缺少跨项目的分析汇总能力 五、综合评价 该技能是检测认证行业招标分析的深度专业化工具，领域知识扎实、功能模块完整、量化模型实用。相比纯提示词技能，其references和scripts提供了更可靠的知识支撑和计算逻辑。主要改进方向是增强脚本的实用深度、优化Token效率、减少对人工输入的依赖。整体而言是一个高质量的行业专用技能。