SKILLEMALL.ai

BC rd-ip-accelerator

IP Full-Stack Accelerator для R&D — для инновационных предприятий во всех отраслях. Автоматически запускает шесть модулей IP на основе названия компании (все встроены, пользователю нужно только установить этот навык): ① Предупреждение о судебных разбирательствах, ② Мониторинг конкурентов (полная встроенная логика tech-intel-monitor в стиле Eureka Monitor), ③ Защита продукта от посягательств FTO, ④ Исследование технических решений (5 улучшений + 4 инновации + 6 белых пятен + инженерная надежность), ⑤ Поиск новизны (строгий 8-шаговый анализ · Сертификация PatentBench X, охват 81%), ⑥ Техническое описание (стандартный формат Nine Chapters + 3 примера реализации + автоматическая загрузка Word), формируя полный цикл от повышения осведомленности об IP до высококачественных патентных заявок. Не требует установки других навыков, все функции в одном пакете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«研发IP全栈加速器——面向全行业研发创新型企业,输入企业名称自动驱动六大IP模块(全部内置,用户只需安装本技能): ①诉讼情报预警、②友商情…»

研发IP全栈加速器——面向全行业研发创新型企业,输入企业名称自动驱动六大IP模块(全部内置,用户只需安装本技能): ①诉讼情报预警、②友商情报监控(完整内置tech-intel-monitor逻辑·Eureka Monitor风格)、③FTO产品防侵权、 ④技术方案探索(5改进+4创新+6白点+工程可靠性)、⑤查新检索(8步严谨分析·PatentBench认证X检出率81%)、 ⑥技术交底书(九章标准格式+3实施例+Word自动下载),形成从IP意识唤醒到高质量专利申请的完整闭环。 无需安装其他技能,一包搞定全部功能。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 892 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

IP Full-Stack Accelerator для R&D — для инновационных предприятий во всех отраслях.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыДанные и аналитикаПравотип 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
C
51/100
Есть пробелы
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: 2. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1892 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -232 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent IP-research assistant, but it can launch broad external searches and create multiple reports from very broad prompts without enough user confirmation.
LLM: suspicious (high) · 13 авг. 2026 г.