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tender-knowledge-framework招标知识框架

Agent Skill

tender-knowledge-framework 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,945

周安装

118

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

953
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tender-knowledge-framework(招标知识框架)
来源仓库:https://github.com/ylbwjf/tender-knowledge-framework
安装命令:
openclaw skills install tender-knowledge-framework
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install tender-knowledge-framework

简介

构建全面的招投标知识体系,涵盖文件解读、投标编制、评标分析、合同风险及行业案例,助力提升中标率。

SKILL.md

标书分析助手知识框架 - Tender Knowledge Framework

系统定位

通过持续学习互联网上的标书知识、招投标技巧、行业案例,构建一个完整的标书分析知识体系,帮助用户提升投标成功率。

学习目标

核心知识领域

  1. 招标文件解读 - 如何快速抓住招标要点
  2. 投标文件编制 - 技术标/商务标/价格标的编写技巧
  3. 评标办法分析 - 理解评分标准,制定投标策略
  4. 合同条款识别 - 风险条款、付款条件、违约责任
  5. 行业案例积累 - 成功案例、失败教训、中标技巧

行业覆盖

  • 政府采购
  • 金融行业
  • 运营商
  • 交通基建
  • 大型央企
  • 医疗卫生
  • 教育科研

学习来源

官方渠道

  • 中国政府采购网政策解读
  • 国家发改委招投标政策
  • 各行业招投标管理办法
  • 财政部PPP项目指南

专业平台

  • 中国招标投标公共服务平台
  • 千里马、剑鱼标讯等平台文章
  • 招投标培训机构课程资料
  • 行业协会发布的指南

知识社区

  • 知乎招投标话题
  • 微信公众号专业文章
  • 抖音/视频号招投标知识
  • 行业论坛经验分享

知识框架结构

标书分析助手知识体系
│
├── 1. 招标阶段分析
│   ├── 1.1 招标公告解读
│   ├── 1.2 资格要求分析
│   ├── 1.3 评分标准拆解
│   └── 1.4 废标条款识别
│
├── 2. 投标策略制定
│   ├── 2.1 竞争对手分析
│   ├── 2.2 报价策略
│   ├── 2.3 技术方案设计
│   └── 2.4 商务条款谈判
│
├── 3. 投标文件编制
│   ├── 3.1 技术标编写
│   ├── 3.2 商务标编写
│   ├── 3.3 价格标编制
│   └── 3.4 常见错误规避
│
├── 4. 合同条款分析
│   ├── 4.1 付款条款
│   ├── 4.2 违约责任
│   ├── 4.3 知识产权
│   └── 4.4 争议解决
│
├── 5. 行业案例库
│   ├── 5.1 成功案例解析
│   ├── 5.2 失败案例警示
│   └── 5.3 中标技巧总结
│
└── 6. 政策法规
    ├── 6.1 招标投标法
    ├── 6.2 政府采购法
    └── 6.3 行业特殊规定

汇报机制

汇报时间

  • 每天 8:00、12:00、16:00、20:00
  • 每4小时汇报一次学习成果

汇报内容

  1. 学习概览 - 本次学习的内容范围
  2. 核心知识点 - 3-5个重要发现
  3. 实用技巧 - 可直接应用的方法
  4. 案例分享 - 典型案例分析
  5. 框架更新 - 知识体系的完善

汇报格式

# 标书分析助手学习汇报
**汇报时间**: 2026-03-17 08:00
**学习周期**: 4小时
**本次主题**: [主题名称]

## 📚 学习概览
本次学习了X篇文章/视频,主要来自[来源],覆盖[领域]

## 💡 核心知识点
1. **[知识点1标题]**
   - 要点说明
   - 应用场景

2. **[知识点2标题]**
   ...

## 🛠️ 实用技巧
- 技巧1
- 技巧2

## 📖 案例分享
**案例**: [案例名称]
**背景**: ...
**做法**: ...
**启示**: ...

## 📊 知识框架更新
- 新增: [内容]
- 完善: [内容]

## 🎯 下一步学习方向
[计划]

学习原则

  1. 主动搜索 - 不等待信息推送,主动从互联网获取
  2. 多源验证 - 同一主题从多个来源交叉验证
  3. 深度思考 - 不满足于表面信息,探究底层逻辑
  4. 及时沉淀 - 学到的知识及时整理到知识框架
  5. 学以致用 - 将知识转化为可操作的投标策略

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

93.65%
按下载量换算892

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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