SKILLEMALL.ai

BF smart-construction-analysis

Навык глубокого анализа технологий интеллектуального строительства: для инфраструктурных объектов, таких как мосты, туннели, скоростные автомагистрали, объединяет многомерные источники данных, включая патенты, научные статьи, деловые репортажи, выставки и примеры коммерциализации, для автоматического определения основных технологий, анализа патентной стратегии, оценки конкурентной среды и создания профессиональных аналитических отчетов в форматах HTML/Word.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能建造技术深度分析技能:面向桥梁、隧道、高速公路等基础设施领域,融合专利、学术文献、商业报道、展会及成果转化案例等多维数据源,自动完成核心…»

智能建造技术深度分析技能:面向桥梁、隧道、高速公路等基础设施领域,融合专利、学术文献、商业报道、展会及成果转化案例等多维数据源,自动完成核心技术主体识别、专利布局分析、竞争格局评估,并生成HTML/Word双格式专业分析报告。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 707 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык глубокого анализа технологий интеллектуального строительства: для инфраструктурных объектов, таких как мосты, туннели, скоростные автомагистрали…

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

АнализаторWordРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
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: 5. 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: 53
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 707 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese smart-construction reporting skill, with the main caution that its bundled Word script is a fixed report generator rather than live analysis by itself.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.