SKILLEMALL.ai

BD opportunities

Навык оценки патентных возможностей и генерации отчетов по техническим направлениям. Введите узкое техническое направление или конкретное техническое решение, автоматически вызывайте инструменты MCP, такие как поиск патентов智慧芽, анализ тенденций, статистику по подтехническим направлениям, и генерируйте многостраничный HTML-отчет с интерактивными диаграммами ECharts, промежуточными данными JSON и цепочкой доказательств CSV, в конечном итоге предоставляя оценку возможностей для исследований/инвестиций и четкие рекомендации. Этот навык не использует Python, все файлы генерируются через MCP и возможности записи файлов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«技术方向专利机会评估与报告生成 Skill。输入细分技术方向或具体技术方案,自动调用智慧芽专利检索、趋势分析、子技术方向统计等 MCP 工具…»

技术方向专利机会评估与报告生成 Skill。输入细分技术方向或具体技术方案,自动调用智慧芽专利检索、趋势分析、子技术方向统计等 MCP 工具,生成含交互式 ECharts 图表的多页面 HTML 报告、JSON 中间数据和 CSV 证据链,最终给出研发/投资机会评分与明确建议。本 Skill 不使用 Python,所有文件通过 MCP 和文件写入能力生成。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 1 760 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык оценки патентных возможностей и генерации отчетов по техническим направлениям.

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

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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: 21. 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: 130
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1760 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 130 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently generates patent-opportunity reports using PatSnap MCP data and disclosed local files, with some third-party web assets users should be aware of.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.