SKILLEMALL.ai

BC extenics-innovation-method

Инновационный метод, объединяющий ТРИЗ и теорию расширения (Extenics), строит полный инновационный цикл по четырем этапам IASE (Идентификация → Анализ → Решение → Оценка). Метод инноваций Extenics органично сочетает инструменты классической ТРИЗ, такие как анализ вещественно-полевых структур, функциональный анализ, база научных эффектов, с инструментами китайской теории расширения, такими как моделирование расширения, анализ расширения, преобразования расширения, оценка степени оптимальности, формируя полный процесс инноваций "идентификация → анализ → решение → оценка". По сравнению с традиционной ТРИЗ, этот метод не только предлагает инновационные решения, но и обладает полными возможностями оценки степени оптимальности, позволяя количественно оценивать и выбирать лучшие из множества решений. Используется, когда пользователь упоминает такие намерения, как: инновационный метод, теория расширения, ТРИЗ, анализ вещественно-полевых структур, решение противоречий, оценка инновационных решений, оценка степени оптимальности, инновации в продукте, техническое противоречие, физическое противоречие, принцип изобретения, решение инновационных задач, системные инновации, патентные инновации, разработка нового продукта, выбор оптимального решения, преобразования расширения, инновационное мышление, IASE, Extenics, анализ расширения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«融合TRIZ与可拓学的创新方法,按IASE四阶段(识别→分析→求解→评价)构建完整创新闭环。可拓创新方法(Extenics Innovati…»

融合TRIZ与可拓学的创新方法,按IASE四阶段(识别→分析→求解→评价)构建完整创新闭环。可拓创新方法(Extenics Innovation Method)将经典TRIZ的物场分析、功能分析、科学效应库等工具,与中国可拓学的可拓建模、拓展分析、可拓变换、优度评价等工具有机融合,形成"识别→分析→求解→评价"的完整创新流程。与传统TRIZ相比,本方法不仅提供创新方案,还具备完善的优度评价能力,能够对多方案进行量化评价和优选。当用户提到创新方法、可拓学、TRIZ、物场分析、矛盾解决、创新方案评价、优度评价、产品创新、技术矛盾、物理矛盾、发明原理、创新问题解决、系统工程创新、专利创新、新产品开发、方案优选、可拓变换、创新思维、IASE、Extenics、拓展分析等意图时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: golngod v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 3 218 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Инновационный метод, объединяющий ТРИЗ и теорию расширения (Extenics), строит полный инновационный цикл по четырем этапам IASE (Идентификация → Анализ →…

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

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 8. 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")

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: 117
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3218 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
  • -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a structured innovation-method guide with no executable behavior or hidden data access; its main caveat is that it may activate broadly for innovation-related requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июл. 2026 г.