BB analyze-patent-search-results-ip
Анализирует проверенные артефакты патентного поиска на этапе 2/4 программы анализа патентного ландшафта. Используйте после search-patents-ip для получения ограниченных трендов, распределения организаций и технологий, профилей конкурентов, индекса ключевых патентов, организованного по ветвям, прозрачных прокси-серверов для оценки ценности на уровне кандидатов, данных, готовых для построения графиков, и автономного статистического снимка для search-patents-ip и create-patent-search-report-ip.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze validated patent-search artifacts at Stage 2/4 of a patent-lan…»
Analyze validated patent-search artifacts at Stage 2/4 of a patent-landscape program. Use after search-patents-ip to produce population-bounded trends, organization and technology distributions, competitor profiles, a branch-organized reviewed core patent index, transparent candidate-level value proxies, chart-ready data, and a self-contained statistical snapshot for tag-patent-search-results-ip and create-patent-search-report-ip.
Анализирует проверенные артефакты патентного поиска на этапе 2/4 программы анализа патентного ландшафта.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 5194 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5194 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 147
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 434 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 45 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 147 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.