SKILLEMALL.ai

AD soft-ip-full-lifecycle-zijian

Самооценка программного IP: проверка соответствия для подачи заявок на авторские права на программное обеспечение в Китае, выполняемая ИИ. Проводит проверку полноты материалов, аудит документации исходного кода, проверку руководства пользователя, проверку атрибуции прав и оценку готовности к регистрации. Проверка оплаты через clawtip. Услуга на китайском языке (требуется для подачи заявки на авторские права на программное обеспечение в Китае).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Software IP self-assessment: AI-delivered compliance review for Chines…»

Software IP self-assessment: AI-delivered compliance review for Chinese software copyright applications. Performs material completeness check, source code documentation audit, user manual review, rights attribution verification, and registration readiness assessment. Payment verification via clawtip. Chinese-language service (中国软件著作权申报所需).

ClawHub Agent Skills автор: Jackskill v3.1.38 MIT-0 4 файла тело ≈ 627 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Самооценка программного IP: проверка соответствия для подачи заявок на авторские права на программное обеспечение в Китае, выполняемая ИИ.

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаБезопасностьТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
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: 4. 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 42/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (soft-ip-full-lifecycle-zijian) не совпадает с папкой (soft-ip-full-lifecycle-zijian-clawhub-reviewfix)
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 627 токенов

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 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a payment-gated Chinese software copyright review helper that stores a local order file, with no evidence of hidden network transfer or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.