AC lzy-tech-transfer-plan-generator
Генерация плана коммерциализации результатов. Используется, когда пользователь упоминает «как торговать технологией», «лицензировать или передавать или вносить в уставный капитал», «план коммерциализации результатов», «как оформить внесение в уставный капитал», «план передачи технологии», «как оценить результат» или нуждается в примерах коммерциализации научных результатов, заимствовании моделей трансформации университетов/исследовательских институтов. При выполнении автоматически ищет во встроенной базе из 41 типичного примера (31 пример из Пекина + 10 примеров по стране) в качестве справочной основы, выдает: решение о модели трансформации (лицензирование/передача/внесение в уставный капитал), оценку по 10 параметрам, список условий, налоговые последствия, сопоставление с аналогичными примерами. Этот навык требует предварительной загрузки references/case_library_guide.md для понимания структуры библиотеки примеров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«成果转化方案生成。当用户提到"技术怎么交易""许可还是转让还是入股""成果转化方案""作价入股怎么操作""技术转让方案""怎么给成果定价"或…»
成果转化方案生成。当用户提到"技术怎么交易""许可还是转让还是入股""成果转化方案""作价入股怎么操作""技术转让方案""怎么给成果定价"或需要参考科技成果转化案例、借鉴高校院所转化模式时使用。运行时会自动检索内置41个典型案例库（北京31例+全国10例）作为参考依据，输出：转化模式决策（许可/转让/作价入股）、10维度评分、条款清单、税收影响、相似案例对标。本技能必须在使用前加载 references/case_library_guide.md 了解案例库结构。
Генерация плана коммерциализации результатов.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
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: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1052 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
- +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
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.