--- title: "Skill agenta zapytań ofertowych: wyceniać czy nie?" url: "https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-zapytan-ofertowych-produkcja-uslugowa" description: "Darmowy skill czyta zapytanie ofertowe z PDF, znajduje podobne zamknięte projekty z prawdziwą marżą, sprawdza moce zakładu i proponuje, czy wyceniać." --- # Skill agenta zapytań ofertowych: wyceniać czy nie? 11 listopada 2026·5 min czytania·[Krzysztof Majchrzycki](https://majchrzycki.com/o-mnie) Temat: [Skille AI dla firmy](https://majchrzycki.com/blog/filar/skille-ai-dla-firmy) **Skill agenta zapytań ofertowych to gotowa procedura AI, która czyta zapytanie ofertowe z PDF, znajduje podobne zamknięte projekty z ich prawdziwą marżą, sprawdza moce zakładu i proponuje, czy wyceniać i na jakich warunkach. Jest za darmo na GitHubie, na licencji MIT.** W firmie, która robi konstrukcje stalowe na zamówienie, każde zapytanie kosztuje handlowca pół dnia telefonów. Koszt rzeczywisty podobnych projektów zna zwykle tylko pamięć kosztorysanta, a ta bywa optymistyczna. Procedura leży w repozytorium [moja-firma-produkcja-uslugowa](https://github.com/majchrzycki-com/moja-firma-produkcja-uslugowa). To pakiet branżowy otwartej paczki [moja-firma](https://github.com/majchrzycki-com/moja-firma). O samym rdzeniu paczki piszemy we wpisie [moja-firma: otwarte skille AI dla polskiej firmy](https://majchrzycki.com/blog/moja-firma-otwarte-skille-ai-dla-polskiej-firmy). ## Co robi skill, a czego nie zrobi Procedura `zapytanie-ofertowe` pracuje na dwóch plikach: zamkniętych projektach z kosztem planowanym i rzeczywistym oraz obciążeniu gniazd w kolejnych tygodniach. Zapytanie dostaje w rozmowie, jako PDF. Potem idzie w pięciu krokach. 1. Wypisuje wymagania: obiekt, materiał, masę, zabezpieczenie, normy, zakres, termin, płatność i kary. Osobno wypisuje, czego w zapytaniu brakuje albo co zależy od innych wykonawców. 2. Szuka podobnych zamkniętych projektów według jawnej reguły. Liczy się ten sam rodzaj konstrukcji, ten sam gatunek stali, to samo zabezpieczenie, montaż u klienta jak w zapytaniu i masa od 60% do 140% masy z zapytania. Dla każdego projektu podaje marżę ofertową, marżę powykonawczą, dni zwłoki płatności i liczbę zmian zakresu. 3. Liczy normy roboczogodzin spawania i montażu na tonę z podobnych projektów. Mnoży je przez masę z zapytania. 4. Sprawdza moce. Liczy wolne roboczogodziny jako dostępne minus zajęte i porównuje je z potrzebą: montaż w tygodniach z zapytania, spawanie w tygodniach przed montażem. 5. Proponuje ocenę: „wyceniać”, „wyceniać pod warunkami” albo „nie wyceniać”. Uzasadnia ją w trzech zdaniach i wypisuje warunki do rozmowy z klientem. Reguła oceny jest prosta. „Nie wyceniać” pada tylko wtedy, gdy żaden warunek nie usuwa przeszkody, na przykład temat jest poza technologią zakładu. Brak mocy w terminie klienta albo ryzyko z podobnych projektów, które da się objąć warunkiem, oznacza „wyceniać pod warunkami”. Takim warunkiem może być inny termin, kooperacja, aneks na zmiany albo zaliczka. Agent liczy kodem i przy każdej liczbie podaje wiersze, z których pochodzi. Nie dopisuje projektów ani tygodni, których nie ma w plikach. Decyzje zostają przy ludziach i procedura nazywa ich wprost: - **handlowiec** decyduje, czy wyceniać, i ustala cenę oraz marżę, - **zarząd** podejmuje tę decyzję przy dużej wartości tematu. Agent nie podaje ceny ani marży dla nowego tematu i nie pisze do klienta. Pokazuje, ile podobne tematy kosztowały naprawdę i czy zakład je udźwignie, żeby decyzja zapadła na danych. ## Gdzie zwykła automatyzacja się myli Najczęstszy błąd zaczyna się przed agentem. Jeśli koszt rzeczywisty zamkniętych projektów nie jest nigdzie zapisany, agent nie ma na czym liczyć. Pierwsze podejście kończy się wtedy ładną tabelą z pustą kolumną. Gorzej, gdy model wypełni lukę przekonującą liczbą z niepełnych danych, a handlowiec wyśle na jej podstawie ofertę. Drugie miejsce to podobieństwo. Model bez jawnej reguły może wziąć do porównania projekt o zbliżonej masie, ale innego rodzaju. Wynik kontrolny wskazuje ten błąd wprost: jeśli w tabeli podobnych projektów pojawi się hala albo wiata bez montażu, agent nie trzymał się reguły. Jawna reguła ma jeszcze jedną zaletę: handlowiec może się z nią kłócić, zamiast ufać intuicji modelu. Trzecia pułapka siedzi w danych o obciążeniu. W pliku jest gotowa kolumna `wolne_rbh`, a procedura każe ją pominąć i liczyć dostępne minus zajęte. Wynik kontrolny ostrzega: jeśli liczby mocy się nie zgadzają, sprawdźcie, czy agent rzeczywiście liczył kodem. Warunek brzegowy jest jeden. W prawdziwej firmie zacznijcie od jednego arkusza z kosztem powykonawczym projektów z ostatniego roku. Dopiero potem agent. ## Co jest w repozytorium Repozytorium [moja-firma-produkcja-uslugowa](https://github.com/majchrzycki-com/moja-firma-produkcja-uslugowa) zawiera cztery rzeczy: - **procedurę** w pliku `skills/zapytanie-ofertowe/SKILL.md`, w otwartym formacie Agent Skills, - **dane ćwiczeniowe** fikcyjnej firmy konstrukcji stalowych w katalogu `dane-cwiczeniowe/`: `zapytanie.pdf`, `projekty-zamkniete.csv` i `projekty-zamkniete.xlsx`, `obciazenie.csv` i `obciazenie.xlsx`; pliki CSV i XLSX mają tę samą treść, - **wynik kontrolny** w pliku `WYNIK-KONTROLNY.md`, z liczbami policzonymi niezależnie z tych samych danych, - **paczki ZIP** w zakładce [Releases](https://github.com/majchrzycki-com/moja-firma-produkcja-uslugowa/releases/latest), gotowe do wgrania w narzędziach, które przyjmują skille jako plik. W wyniku kontrolnym jest też „krok z rzeczywistością”: jeden dopisany projekt i wynik, który agent powinien po nim pokazać. ## Jak zainstalować skill Przepisy krok po kroku pokazują budowę agenta od zera w jednym narzędziu. Skill daje tę samą procedurę gotową do zainstalowania. Nazwy menu zmieniają się często, więc gdy wyglądają inaczej, sprawdźcie dokumentację narzędzia. **Anthropic Claude.** W Claude Code wpiszcie dwa polecenia: ``` /plugin marketplace add majchrzycki-com/moja-firma /plugin install moja-firma-produkcja-uslugowa@moja-firma ``` W aplikacji Claude dodajcie paczkę ZIP z Releases jako umiejętność w ustawieniach. Budowa agenta od zera: [agent zapytań w Claude krok po kroku](https://majchrzycki.com/blog/agent-zapytan-w-claude-krok-po-kroku). **Microsoft 365 Copilot.** W Copilot Cowork wybierzcie Dostosuj, potem Umiejętności i Dodaj, i zaimportujcie `SKILL.md`. W Agent Builderze wklejcie do pola instrukcji tekst z katalogu `dist/instrukcje/`. Przepis: [agent zapytań w Microsoft 365 Copilot](https://majchrzycki.com/blog/agent-zapytan-w-microsoft-365-copilot-krok-po-kroku). **OpenAI ChatGPT.** Wklejcie tekst z `dist/instrukcje/` do instrukcji projektu i dodajcie pliki do projektu. W OpenAI Codex skopiujcie katalog skilla do katalogu skilli. Przepis: [agent zapytań w ChatGPT](https://majchrzycki.com/blog/agent-zapytan-w-chatgpt-krok-po-kroku). **Google Gemini.** Google zastępuje Gemy skillami, więc nowego agenta nie budujcie już jako Gema. Otwórzcie Customize, potem Skills, Create i Upload, i wskażcie katalog procedury albo plik ZIP. Przepis: [agent zapytań w Gemini](https://majchrzycki.com/blog/agent-zapytan-w-gemini-krok-po-kroku). **OpenClaw.** Skopiujcie katalog `skills/zapytanie-ofertowe/` do katalogu skilli OpenClaw. Katalog `dist/` z wersjami dla każdego narzędzia odtworzycie poleceniem `node scripts/build.mjs`. ## Jak sprawdzić skill, zanim użyjecie prawdziwych danych Uruchomcie procedurę na danych ćwiczeniowych. Dodajcie dwa pliki do wiedzy agenta, załączcie `zapytanie.pdf` i poproście o analizę według instrukcji, licząc kodem. Potem porównajcie wynik z plikiem `WYNIK-KONTROLNY.md`. Trzy rzeczy powiedzą najwięcej: - agent powinien znaleźć **trzy** podobne projekty; najgorszy z nich, P-2024-004, miał marżę ofertową 15,0%, a powykonawczą 6,5%, - na 36 ton spawalnia potrzebuje **813 rbh**, a przed montażem ma wolnych 222 rbh; montaż potrzebuje 548 rbh przy 262 wolnych, - prawidłowa ocena to **„wyceniać pod warunkami”**, z warunkami: późniejszy termin montażu albo kooperacja, aneks na zmiany i zaliczka. W brakach agent powinien wskazać rysunki wykonawcze, bo w zapytaniu jest tylko koncepcja, i nieznany termin gotowości fundamentów. Stan testów opisujemy dokładnie. Procedurę sprawdziliśmy 2.11.2026 w Anthropic Claude na danych ćwiczeniowych i liczby zgodziły się z wynikiem kontrolnym. W Microsoft 365 Copilot, OpenAI ChatGPT i Google Gemini procedury nie testowaliśmy. Nie testowaliśmy jej też na prawdziwych danych firmy. Dlatego kontrola na danych ćwiczeniowych to pierwszy krok w każdym narzędziu. Na własnych danych zacznijcie od procedury `kontrola-danych` z rdzenia moja-firma. Jeśli kolumny nazywają się u Was inaczej, agent pokaże przypisanie i poprosi o potwierdzenie. ## Skill to jeden z dwunastu agentów Darmowy poradnik [„Firma produkcyjno-usługowa jako jeden system”](https://majchrzycki.com/transformacja-agenci-ai/firma-produkcyjno-uslugowa#pobierz) opisuje dziesięć etapów od zapytania do zapłaty i dwunastu agentów na jednym modelu firmy. Ten skill to agent zapytań z etapu 01, popytu i sprzedaży. Na następnym etapie, przy ofercie i umowie, pracują agent wyceny i agent umowy. Całą drogę na jednej planszy pokazuje wpis [Stal już jedzie, a projekt wciąż żyje. Gdzie to spiąć?](https://majchrzycki.com/blog/firma-produkcyjno-uslugowa-jako-jeden-system). Pozostałe teksty serii zebraliśmy w filarze [firma produkcyjno-usługowa](https://majchrzycki.com/blog/filar/firma-produkcyjno-uslugowa), a wszystkie pakiety branżowe w filarze [Skille AI dla firmy](https://majchrzycki.com/blog/filar/skille-ai-dla-firmy). ## Od czego zacząć w poniedziałek Zainstalujcie skill w narzędziu, którego już używacie, i sprawdźcie go na danych ćwiczeniowych. Gdy liczby zgodzą się z wynikiem kontrolnym, zbierzcie w jednym arkuszu koszt powykonawczy projektów zamkniętych w ostatnim roku. Potem weźcie jednego handlowca i zapytania z ostatniego tygodnia. Przez pierwszy tydzień puśćcie agenta obok normalnej pracy tej osoby i porównujcie wyniki. - Produkcja na zamówienie - Skille AI - Agent AI - GitHub ## Agent zapytań to pierwszy z dwunastu agentów firmy produkcyjno-usługowej. Darmowy poradnik „Firma produkcyjno-usługowa jako jeden system” pokazuje, gdzie w dziesięciu etapach pracuje każdy z dwunastu agentów i co przy każdym zostaje w rękach człowieka. [Pobierz darmowy poradnik](https://majchrzycki.com/transformacja-agenci-ai/firma-produkcyjno-uslugowa#pobierz) FAQ ## Najczęstsze pytania Czym skill różni się od przepisu krok po kroku na blogu? Przepis pokazuje, jak zbudować agenta zapytań od zera w jednym narzędziu: projekt, instrukcje, pliki wiedzy. Skill to ta sama procedura spakowana w plik SKILL.md, gotowa do zainstalowania. Instrukcja jest identyczna, więc wynik na danych ćwiczeniowych powinien być ten sam. Czy agent poda cenę albo marżę do oferty? Nie. Procedura zabrania podawania ceny i marży dla nowego tematu, bo to decyzja handlowca, a przy dużej wartości zarządu. Agent pokazuje, ile podobne projekty kosztowały naprawdę i czy zakład ma moce w terminie klienta. Kończy rekomendacją: wyceniać, wyceniać pod warunkami albo nie wyceniać. ## Czytaj dalej - [Skill agenta zamówień sieci dla fabryki: gotowa procedura](https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-zamowien-sieci-produkcja-seryjna) - [Skill agenta zamówień B2B dla hurtowni: gotowa procedura](https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-zamowien-b2b-dystrybucja) - [Agent zapytań w Claude: przepis w sześciu krokach](https://majchrzycki.com/blog/agent-zapytan-w-claude-krok-po-kroku) - [Skill agenta zleceń: płatnik, marża i auto przed decyzją](https://majchrzycki.com/blog/skill-agent-zlecen-transportowych-logistyka)