SKILLEMALL.ai

BF adc-landscape-monitoring

Постоянный мониторинг исследований и разработок ADC, клинических испытаний, патентов, сделок и конкурентных событий. Применяется для отслеживания прогресса в исследованиях и разработках ADC или антител, клинических данных, изменений в патентах, лицензионных сделок и конкурентных событий для раннего предупреждения и отслеживания возможностей для развития бизнеса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«持续监控ADC研发、临床、专利、交易与竞争事件。适用于:持续监控ADC或抗体药物的研发进展、临床证据、专利变化、许可交易和竞争事件,用于赛道…»

持续监控ADC研发、临床、专利、交易与竞争事件。适用于:持续监控ADC或抗体药物的研发进展、临床证据、专利变化、许可交易和竞争事件,用于赛道预警和BD机会跟踪。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 562 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Постоянный мониторинг исследований и разработок ADC, клинических испытаний, патентов, сделок и конкурентных событий.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/zhihuiya_link_standard.md, references/adc_conference_calendar.md, references/adc_target_glossary.md

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/zhihuiya_link_standard.md, references/adc_conference_calendar.md, references/adc_target_glossary.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/zhihuiya_link_standard.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/adc_conference_calendar.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/adc_target_glossary.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/zhihuiya_link_standard.md, references/adc_conference_calendar.md, references/adc_target_glossary.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/zhihuiya_link_standard.md, references/adc_conference_calendar.md, references/adc_target_glossary.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1562 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)
  • +3Длина description 80: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed ADC monitoring/report workflow that queries domain and web sources and generates an HTML brief, with no evidence of hidden persistence, credential access, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.