SKILLEMALL.ai

AB create-patent-based-rd-briefing-rd

Создает основанный на патентах отчет об исследованиях и разработках на английском языке с ограниченными доказательствами из авторизованной рабочей книги Excel. Используйте, когда пользователь предоставляет патентные записи и просит оценить релевантность, организовать проверенные записи по технологическим маршрутам и организациям, сохранить ссылки или рисунки из утвержденной рабочей книги и сгенерировать автономный научный HTML-отчет с воспроизводимым объемом, происхождением проверки и границами патентной профессиональной деятельности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create an evidence-bounded English patent-based R&D briefing from an a…»

Create an evidence-bounded English patent-based R&D briefing from an authorized Excel workbook. Use when a user supplies patent records and asks to screen relevance, organize reviewed records by technology route and organization, preserve approved workbook links or figures, and generate a self-contained scientific HTML briefing with reproducible scope, review provenance, and patent-professional boundaries.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 17 файлов · 2 скрипта тело ≈ 4 286 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает основанный на патентах отчет об исследованиях и разработках на английском языке с ограниченными доказательствами из авторизованной рабочей книги Excel.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторExcelДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4286 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 207
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 22. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 207 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent local patent-workbook reporting tool with expected file processing behavior and no evidence of hidden network access, credential use, or destructive actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.