SKILLEMALL.ai

BD high-value-patent-package

Фильтрация пакетов высокоценных патентов на основе поисковых запросов PatSnap/Wisdomain и генерация отчета в формате HTML (Word опционально). Применяется, когда патентный аналитик хочет отфильтровать список высокоценных патентов по взвешенным показателям: количество простых семейных патентов, на которые ссылаются, 30%; количество простых семейных патентов, 30%; патенты ключевых изобретателей, 20%; история юридических событий, 20%; выходные поля включают номер публикации (ссылка на страницу патента Wisdomain), заголовок, резюме с иллюстрацией, текущего заявителя (правообладателя), текущий юридический статус, заголовок патента Patsnap, три элемента технологии ИИ и причину включения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据用户提供的 PatSnap/智慧芽专利检索式筛选高价值专利包,并生成 HTML 报告(Word 可选)。适用于专利分析师希望按加权指标筛…»

根据用户提供的 PatSnap/智慧芽专利检索式筛选高价值专利包,并生成 HTML 报告(Word 可选)。适用于专利分析师希望按加权指标筛选高价值专利清单的场景:简单同族被引专利数量 30%、简单同族专利数量 30%、核心发明人专利 20%、法律事件历史 20%;输出字段包括公开公告号(链接到智慧芽专利页面)、标题、摘要附图、当前申请(专利权)人、简单法律状态、Patsnap 专利标题、AI 技术三要素和入选理由。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 779 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Фильтрация пакетов высокоценных патентов на основе поисковых запросов PatSnap/Wisdomain и генерация отчета в формате HTML (Word опционально).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияТексты и документыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 100
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1779 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • -39 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 100 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent patent-screening workflow that clearly relies on PatSnap/Zhihuiya APIs and local report files, with no evidence of hidden persistence, destructive behavior, or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.