SKILLEMALL.ai

BF patent-application-evaluation-assistant

Интеллектуальный агент для предварительной оценки патентов, предназначенный для специалистов по интеллектуальной собственности, инженеров-патентологов и патентных поверенных. Активируется, когда пользователю требуется оценить осуществимость патентной заявки, проанализировать техническое описание, провести предварительную патентную оценку или поиск новизны. На основе технического описания или материалов исследований и разработок автоматически выполняет проверку полноты материалов, поиск новизны в патентной и непатентной литературе, анализ осуществимости получения патента в США, Европе и Китае, выдает оценку A/B/C, обоснование оценки, основные риски и рекомендации по устранению.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向企业 IPR、专利工程师、专利代理人的专利申请预评估智能体。当用户需要评估专利申请可行性、分析技术交底书、进行专利预评估或查新检索时触发…»

面向企业 IPR、专利工程师、专利代理人的专利申请预评估智能体。当用户需要评估专利申请可行性、分析技术交底书、进行专利预评估或查新检索时触发。基于技术交底书或研发资料,自动完成材料完整性检查、专利及非专利文献查新、中美欧授权可行性分析,输出 A/B/C 评级、评分依据、主要风险和处理建议。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 649 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный агент для предварительной оценки патентов, предназначенный для специалистов по интеллектуальной собственности, инженеров-патентологов и…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 智慧芽链接

АнализаторИИ и агентыРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 智慧芽链接
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 智慧芽链接
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 智慧芽链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 智慧芽链接
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 109
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3649 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
  • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 58 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill fits its patent-evaluation purpose, but it handles very sensitive invention materials with insufficient confidentiality and data-minimization guidance.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.