BF soft-copyright-writer
Ассистент по подаче заявки на авторское право на ИИ-программное обеспечение (ruanzhu). Проводит пользователей через весь процесс: сбор информации, генерация контрольного списка материалов, форматирование исходного кода, составление проектного документа, руководство по заполнению формы заявки и предварительная проверка перед подачей. Охватывает индивидуальные/корпоративные/совместные заявки с учетом последних требований 2026 года. Триггеры: авторское право на ПО, регистрация авторских прав, защита ИС для ПО.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI software copyright (ruanzhu) application assistant. Guides users th…»
AI software copyright (ruanzhu) application assistant. Guides users through the full process: info collection, material checklist generation, source code formatting, design document authoring, application form guidance, and pre-submission verification. Covers individual/enterprise/joint applications with 2026 latest requirements. Triggers: soft copyright, software copyright, ruanzhu, copyright registration, IP protection for software.
Ассистент по подаче заявки на авторское право на ИИ-программное обеспечение (ruanzhu).
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/classification-codes.md, references/material-checklist.md, references/source-code-format.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/classification-codes.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/material-checklist.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/source-code-format.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/design-doc-template.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/application-form-guide.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/common-rejections.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 6 файла(ов): references/classification-codes.md, references/material-checklist.md, references/source-code-format.md
- 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 931 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.