BB patent-gap-supply-chain
Рабочий процесс конкурентной разведки, который определяет отношения в цепочке поставок на основе пробелов в патентах — с оценкой коммерческой тайны, триангуляцией конкурентов, отрицательной верификацией, оценкой качества патентов, отслеживанием свежести доказательств, обратным рабочим процессом (поставщик → клиент) и перекрестной проверкой финансовых данных. Проводится работа по конкурентной разведке путем обратного анализа отношений в цепочке поставок на основе «пробелов в патентах», которая включает оценку коммерческой тайны, триангуляцию конкурентов, отрицательную верификацию, оценку качества патентов, отслеживание свежести доказательств, обратный рабочий процесс (поставщик → клиент), перекрестную проверку финансовых данных. Используйте при исследовании акций технологических/аппаратных/производственных/фармацевтических компаний, анализе отраслевых цепочек поставок, выявлении поставщиков или клиентов, исследовании пробелов в патентах или определении отношений в цепочке поставок на основе владения патентами. Поддерживает как прямой (пробел в патенте → поставщик), так и обратный (владелец технологии → последующие клиенты) направления анализа. Сценарии активации: исследование акций в сфере технологий, отраслевой анализ, определение цепочек поставок, идентификация поставщиков, поиск клиентов, анализ пробелов в патентах, запрос информации о владении патентами, анализ технологической зависимости, определение верхнего/нижнего уровня / Активация: анализ пробелов в патентах, определение цепочек поставок, идентификация поставщиков, идентификация клиентов, технологическая зависимость, конкурентная разведка, исследование акций в сфере технологий, отраслевой анализ, оценка коммерческой тайны, отрицательная верификация, качество патентов, финансовая перекрестная проверка, анализ цепочек поставок в обратном направлении. Навык начинается с пробела в патенте (или известного владельца технологии), оценивает вероятность коммерческой тайны, активирует пять направлений верификации с триангуляцией конкурентов, проводит отрицательную верификацию для исключения ложных срабатываний, оценивает качество патента, отслеживает свежесть доказательств, а затем выполняет перекрестную проверку с финансовыми раскрытиями, выдавая отчет об определении цепочки поставок с оценкой достоверности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Competitive intelligence workflow that infers supply-chain relationshi…»
Competitive intelligence workflow that infers supply-chain relationships from patent gaps — with trade secret assessment, competitive triangulation, negative verification, patent quality scoring, evidence freshness tracking, reverse workflow (supplier→client), and financial cross-validation. 通过"专利缺口"反推产业链关系的竞争情报工作流，集商业秘密评估、竞对三角验证、 负向验证、专利质量评分、证据时效追踪、反向工作流（供应商→客户）、财务数据交叉验证于一体。 Use when researching tech/hardware/manufacturing/pharma stocks, analyzing industry supply chains, identifying suppliers or customers, investigating patent gaps, or inferring supply-chain relationships from patent ownership. Supports both forward (patent gap → supplier) and reverse (technology owner → downstream clients) analysis directions. 触发场景：科技股研究、行业分析、产业链推断、 供应商识别、客户挖掘、专利缺口分析、专利归属查询、技术依赖分析、上下游推断 / Triggers: patent gap analysis, supply chain inference, supplier identification, customer identification, technology dependency, competitive intelligence, tech stock research, industry analysis, trade secret assessment, negative verification, patent quality, financial cross-validation, reverse supply-chain analysis. The skill starts from a patent gap (or known technology owner), evaluates trade secret likelihood, activates five verification leads with competitive triangulation, runs negative verification to rule out false positives, scores patent quality, tracks evidence freshness, then cross-validates against financial disclosures, outputting a confidence-scored supply-chain inference report.
Рабочий процесс конкурентной разведки, который определяет отношения в цепочке поставок на основе пробелов в патентах — с оценкой коммерческой тайны…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1486 символов, лимит 1024 - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "disable"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3082 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)
- +3Длина description 1486: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.