SKILLEMALL.ai

BC chukonu-search-patent

Поиск патентов: Поиск патентов Китая (CNIPA) и Европы (EPO) через удаленный сервер Chukonu MCP. Поддерживает расширенный поиск по полям, таким как заголовок/реферат/формула изобретения/полный текст с булевыми операторами, пятиуровневую классификацию IPC, заявителя/изобретателя, тип патента, диапазон дат и количество цитирований, а также получение библиографических данных/формулы изобретения/полного текста для отдельных патентов. Только для чтения, вход по OAuth, принудительная пагинация.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专利搜索:通过 Chukonu remote MCP server 检索中国(CNIPA)与欧洲(EPO)专利。支持标题/摘要/权利要求/全…»

专利搜索:通过 Chukonu remote MCP server 检索中国(CNIPA)与欧洲(EPO)专利。支持标题/摘要/权利要求/全文布尔查询、IPC 五级分类、申请人/发明人、专利类型、日期与引证数值范围等字段化高级检索,单篇取著录项/权项/全文。只读、OAuth 登录、强制分页。

ClawHub Agent Skills автор: Bowen Yu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 777 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поиск патентов: Поиск патентов Китая (CNIPA) и Европы (EPO) через удаленный сервер Chukonu MCP.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. 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 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 777 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 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill bundle is coherent for ClawHub/Convex maintainer work and discloses its powerful review, admin, and migration actions with user-control gates.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.