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SupplyGraph.AI.Daasmart

Enterprise Change Employee Evaluation

enterprise_change_employee_evaluation

基于具体企业名称,按企业查询雇主品牌方面的周期变化,用于查询员工满意度、敬业度与忠诚度。不用于培训晋升离职等发展类指标。 涉及指标/类型:员工满意度;员工敬业度;员工忠诚度 不包含:非本分类指标;按园区/产业链批量筛企业名单 典型问法:中国比亚迪股份有限公司员工满意度;美国Tesla, Inc.员工敬业度;日本丰田自动车株式会社员工忠诚度

Pricing: {"unit": "credits", "billing_model": "per_run", "per_run": 30, "unit_description": "optional"}

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
company_nameYes企业名称,如「比亚迪股份有限公司」「Tesla, Inc.」。
country_nameYes国家名称,如「中国」「美国」「Japan」「China」。

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
textYesText or Markdown response generated by the agent. Returned for completed results as well as in-progress, failed, cancelled, or waiting-user messages.

TDQS

A4.1/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

描述补充了查询涉及的指标范围和排除项,且与openWorldHint标注不矛盾。但没有说明返回结构或副作用(尽管有输出模式),且描述未提及权限或限制。在存在标注和输出模式的情况下,描述提供了中等水平的额外信息。

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

描述结构清晰,开头点明用途,随后列出包含和不包含的指标,最后给出典型问法。内容简洁,但“不包含”部分某些表述(如“非本分类指标”)稍显冗余,整体仍高效。

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

给定工具复杂度适中,且有输出模式和完整schema,描述提供了必要的使用场景和排除项,足以指导正确调用。但未与相近兄弟工具(如employee_development)直接比较,稍微降低了完整性。

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

输入模式中两个参数均已描述,schema覆盖100%。描述提供了典型问法示例(如“中国比亚迪股份有限公司员工满意度”),展示了参数如何组合使用,增加了实际用途的说明,但未超出schema已有的描述。

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

描述明确使用动词“查询”并指定资源为员工满意度、敬业度和忠诚度,且以企业名称为基础。这清晰区分了此工具与兄弟工具(如enterprise_change_employee_development)的功能,属于特定动词+资源+范围,并提供了典型问法示例,与高效示例一致。

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

描述了明确的用途(查询雇主品牌周期变化)和明确的不适用场景(培训晋升离职等发展类指标),并列举了“不包含”的内容。虽然没有直接引用替代工具,但通过排除法提供了使用场景的清晰边界。

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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TDQS

B3/5.0
Disambiguation2/5

大量工具功能高度重叠,例如chain_*和park_*系列均为按不同筛选条件查询企业列表或数量,只是参数不同却拆分为独立工具;enterprise_change_*系列同样针对不同指标逐一拆分。虽然描述清楚各自区别,但代理面对198个工具时极易选错,且许多工具本质应合并为带参数的单一接口。

Naming Consistency3/5

多数工具采用snake_case加领域前缀(如chain_、park_、company_、gov_data_、poi_data_),但存在明显变体如company_certlist、company_randomin_spection(拼写异常)、corporate_exception_report、due_diligence_report、sg_chokepoint等,混用英文抽象名词与动词短语,整体模式可辨认但不统一。

Tool Count1/5

工具总数高达198个,远超合理范围(即使复杂领域也应控制在25个以内)。大量工具是同一逻辑的不同参数变体(如list/num、不同资质条件),完全可以通过参数化减少数量,严重冗余,代理难以有效浏览和选择。

Completeness4/5

工具覆盖领域广泛,包括企业信息、产业链分析、园区统计、地区宏观、POI明细、供应链风险、关税计算等,基本覆盖了商业数据查询的主要需求。虽缺少更新/删除等操作(但作为查询服务器可接受),且部分细分领域可能有遗漏,但整体功能较为完整。

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