SKILLEMALL.ai

BB develop-patent-design-arounds-ip

Разработка и отбор концепций обхода патентов на основе требований к применению, реконструкции признаков и функций формулы изобретения, тризовского сокращения, поиска, основанного на доказательствах и ориентированного на функции, дифференцированного инжиниринга концепций и анализа рисков формулы изобретения с учетом юрисдикции. Используется, когда пользователь запрашивает варианты обхода патентов, неэквивалентные альтернативы или предварительное сравнение рисков нарушения с конкретным патентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Develop and screen single-patent design-around concepts using an appli…»

Develop and screen single-patent design-around concepts using an application-requirements baseline, claim-feature and functional reconstruction, TRIZ trimming, evidence-backed function-oriented search, differentiated concept engineering, and jurisdiction-specific claim risk review. Use when a user asks for patent design-around options, non-equivalent alternatives, or a preliminary infringement-risk comparison against a specific patent.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 8 289 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разработка и отбор концепций обхода патентов на основе требований к применению, реконструкции признаков и функций формулы изобретения, тризовского сокращения…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8289 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8289 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 351
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 86 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 351 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed patent design-around workflow with expected patent-search integrations and no hidden execution or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.