SKILLEMALL.ai

AC chinese-patent

На основе кода или технического решения, составление документов для подачи заявки на патент в Китае в соответствии с нормами CNIPA. Основные возможности: ① сканирование кода для извлечения патентоспособных признаков и их абстрагирование ② стратегическое размещение формулы изобретения (луковичная защита + избегание нарушения) ③ генерация полного патентного документа (реферат, формула изобретения, описание). Поддерживает изобретения и полезные модели. Интегрирует метод анализа кода code-patent-scanner + нормы CNIPA «Руководство по экспертизе патентов». Триггерные слова: патент, подача заявки на патент, патент на изобретение, полезная модель, формула изобретения, описание, написание патента, patent, написать патент, подать патент, сканирование кода для написания патента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从代码或技术方案出发,撰写符合 CNIPA 规范的中国专利申请文件。核心能力:① 扫描代码提取可专利特征并抽象提炼 ② 战略性权利要求布局(…»

从代码或技术方案出发,撰写符合 CNIPA 规范的中国专利申请文件。核心能力:① 扫描代码提取可专利特征并抽象提炼 ② 战略性权利要求布局(洋葱式防线 + 侵权规避视角)③ 生成完整专利文件(摘要、权利要求书、说明书)。支持发明专利和实用新型。融合 code-patent-scanner 代码分析方法 + CNIPA《专利审查指南》规范。触发词:专利、专利申请、发明专利、实用新型、权利要求书、说明书、专利撰写、patent、写专利、申请专利、扫描代码写专利。

ClawHub Agent Skills автор: gaolegao2024 v2.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 513 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе кода или технического решения, составление документов для подачи заявки на патент в Китае в соответствии с нормами CNIPA.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 6. 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 "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 86
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1513 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to be a Chinese patent drafting helper with overly broad activation wording, but no evidence of hidden execution, data theft, destructive behavior, or privileged access.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.