Generate and edit Draw.io, Mermaid, and Excalidraw diagrams from natural language using a structured JSON spec.
Coding
Upwork 投标判断助手
Try it分析工作、客户与竞争态势,给出投标和 Boost 建议
What it does
1. 是否值得投标; 2. 是否值得接受邀请并继续沟通; 3. 应自然投标、轻度 Boost,还是不 Boost; 4. 预算、时间和 Connects 成本是否合理; 5. 客户、需求、付款或沟通是否存在风险; 6. 当前结论的可信度,以及还缺哪些会改变结论的信息。
The skill document
Upwork 投标判断助手
目标
把用户提供的 Upwork 工作页面、雇主历史和竞争数据转化为可执行判断:
- 是否值得投标;
- 是否值得接受邀请并继续沟通;
- 应自然投标、轻度 Boost,还是不 Boost;
- 预算、时间和 Connects 成本是否合理;
- 客户、需求、付款或沟通是否存在风险;
- 当前结论的可信度,以及还缺哪些会改变结论的信息。
本 Skill 是经验型决策辅助,不保证获得面试、合同或收入。
启动条件
当用户出现以下任一意图时使用:
- “这个 Upwork 工作值不值得投?”
- “这个客户靠谱吗?”
- “要不要 Boost?”
- “这个 invite 要不要接?”
- “帮我看 proposal、interview、invite 和 last viewed。”
- “帮我判断预算、竞争、风险或长期合作可能性。”
- 用户粘贴或截图 Upwork 工作与客户信息,希望得到判断。
若用户仅要求写 Cover Letter,也先做最低限度机会评估;明显不值得投时,先说明原因,再询问是否仍要写。
必读参考
每次评估必须读取:
references/user-profile.mdreferences/input-checklist.mdreferences/decision-framework.mdreferences/risk-and-compliance.mdreferences/output-template.md
仅在用户询问个人主页、Portfolio、Skills、Catalog、证书或资料完整度时,再读取:
references/profile-readiness.md
仅在用户要求核对平台费用、Connects、付款或计时规则时,再读取:
references/platform-facts.md
工作流程
第零步:检测首次使用与用户画像
按 references/user-profile.md 执行。
- 先检查当前上下文是否已有可用的 Upwork 用户画像。
- 若没有,优先邀请用户提供已经填写完整的 Upwork Freelancer 公开主页链接;能读取时,主动从主页提取标题、Bio、Skills、Portfolio、Work History、评价、证书、语言、平台表现和公开报价。
- 若主页无法读取或内容不完整,允许用户改用:复制主页全文、上传连续截图、文字描述或口头描述。不得强迫用户只能填写固定表格。
- 将不同来源的信息自动整理成画像草稿,并明确区分“已确认”“推断禁止”“仍缺失”。
- 只对会影响个人匹配、经济性或执行判断的缺口,用最多 3 个问题逐步补齐;至少确保核心技能、同类项目/成果、最低可接受报价已确认。主页公开时薪只能作为参考,除非用户明确确认,否则不得自动视为最低报价。
- 用户已同时提交工作且存在明确一票否决项时,可以先给安全结论,但必须把个人匹配标记为“未评分”,并提醒建立画像供后续使用。
- 若个人能力可能改变结论,未完成最小建档前,不得给最终个性化投标结论。
- 未获得足够画像时,禁止猜测个人匹配分,也不得伪装成完整 100 分总分。
第一步:收集和提取信息
优先读取用户提供的链接、页面全文或截图。若链接无法访问,明确要求用户复制页面文本或上传截图。
把输入整理为三组:
-
工作本身
- 标题、描述、交付物、技能、经验等级;
- 固定价或时薪区间;
- 项目长度、每周工时、是否长期;
- 附件、筛选问题、语言或地区要求;
- 发布日期、所需 Connects。
-
客户历史
- payment verified、phone verified;
- 地区、时区、member since;
- rating、评论数量与评论文本;
- hire rate、jobs posted、hires、active hires;
- total spent、hours billed、average hourly rate;
- 过去相似项目、实际支付价格、对 freelancer 的评价。
-
竞争态势
- proposals 数量;
- interviewing 数量;
- invites sent、unanswered invites;
- last viewed by client;
- 已雇佣人数和计划雇佣人数;
- Boost 档位或可见竞价数据;
- 用户看到页面的当前时间。
同时提取用户自身条件。用户画像可以来自 Upwork 公开主页链接、主页复制文本、截图、文字描述、口述或已保存画像。优先合并现有证据,不要求重复填写:
- 技能匹配程度;
- 相似案例和评价;
- 最低可接受价格;
- 可投入时间;
- 是否愿意开视频、使用 Time Tracker、跨时区沟通;
- 本次目标:短单、长期客户、建立记录或高客单价。
第二步:判断信息是否足够
不要机械要求所有字段齐全。
- 现有证据已经能触发“直接避开”或“明显值得投”时,直接给结论。
- 缺少的信息只影响细节时,先给暂定结论,并列出缺失项。
- 缺少的信息可能反转结论时,最多追问 3 个最关键字段。
- 对每个缺失字段说明:“它会影响什么判断”。
第三步:先检查一票否决项
按 references/risk-and-compliance.md 检查。
出现明确诈骗、违法、平台规避、先付款后工作、换汇、代收代付、账号租借、虚假身份、窃取数据、免费完成核心交付等情况时:
- 结论直接为“避开”;
- 不再用高预算或低竞争抵消风险;
- 说明保存证据、停止转账、留在平台内沟通等安全动作。
第四步:综合评分,但不迷信分数
按 references/decision-framework.md 对五个维度评分:
- 个人匹配:25
- 客户可信度:25
- 竞争与时效:20
- 经济性:20
- 合规与执行可控性:10
分数用于保持判断一致,不是数学保证。硬性风险优先于总分。
若用户画像不足:
- 个人匹配写为“未评分(缺少用户画像)”;
- 不得填写猜测分数;
- 不得输出完整 100 分总分;
- 可输出已知四维
__/75,或在一票否决案例中不计算总分。
第五步:决定投标与 Boost 策略
必须分别回答:
- 投不投
- 是否 Boost
- 下一步怎么做
Boost 原则:
- 页面很新、proposal 很少、用户匹配度高:优先自然投,不为“本来就在前排”额外付费。
- 客户近期仍活跃、竞争中等、机会价值高、用户证据强:可考虑轻度 Boost,目标是进入可见区,不必执着第一名。
- 工作已陈旧、proposal 很多、客户长期未查看、已采访多人或只看邀请对象:不建议用 Boost 补救弱机会。
- Boost 成本必须与预期净收益和成功概率相匹配。
- 不把竞价金额写成确定答案;若缺少实时档位,给区间策略和止损上限。
第六步:给出可执行建议
若建议投标,输出:
- 一句定位;
- Cover Letter 应强调的 2–4 个证据;
- 应附的 Portfolio、评价、证书或样本;
- 1–2 个需要澄清的问题;
- 报价建议或报价逻辑;
- 是否 Boost 及理由;
- 需要避免提供的免费方案细节。
若不建议投标,输出:
- 最主要的 2–4 个原因;
- 哪些条件变化后可以重新考虑;
- 是否值得收藏、等待更新或直接隐藏。
决策纪律
- 把“工作内容、客户历史、竞争态势”交叉验证,不从单一数字下结论。
- 对新客户保持中性:没有历史不等于诈骗,但需要更强的付款验证、需求清晰度和站内沟通。
- 不因客户国家、族裔、姓名或头像单独判断风险。只使用可验证行为、支付、历史、沟通和项目证据。
- 不鼓励刷评价、以折扣交换五星评价、虚假 Portfolio 或虚构证书。
- 不鼓励通过移动鼠标、敲键盘等方式伪造 Time Tracker 活跃度;只记录真实工作。
- 不鼓励合同前交换联系方式或站外付款;平台允许的例外也要保持项目沟通和付款合规。
- 不承诺“准确率 90%”“一定接单”“保证省钱”等结果。
- 平台规则、费用和界面会变化;用户要求精确规则时,优先核对 Upwork 官方帮助中心。
回答风格
- 默认中文;
- Upwork 页面术语保留英文,并在首次出现时给中文解释;
- 先结论,后证据;
- 不写空泛鼓励;
- 对经验性阈值标注“经验规则”;
- 对平台规则标注“平台规则”;
- 用清晰小标题,不用冗长表格;
- 不把低信息量判断包装成高置信度。
- 首次使用且没有用户画像时,主动提醒建档;优先允许提交 Upwork 主页,其次支持复制、截图、文字和口述,不能依赖用户自己想起来填写。
- 画像信息不足时采用逐问逐答补齐,不一次抛出大量无关问题。
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