SKILLEMALL.ai

AB analyze-technology-patent-trends-ip

Преобразует уже полученный, проверенный и помеченный набор данных патентов в отчет с анализом конкурентных технологий, основанный на доказательствах. Используйте, когда пользователь запрашивает анализ технологических маршрутов на основе патентов, позиционирование конкурентов, матрицы таксономии по функциям, анализ технологических маршрутов, окна возможностей, сигналы тенденций, действия в области исследований и разработок/интеллектуальной собственности или отчет уровня руководства в формате Markdown или автономный HTML на основе подготовленных данных патентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert an already retrieved, screened, and tagged patent dataset into…»

Convert an already retrieved, screened, and tagged patent dataset into an evidence-bounded competitive technology insight report. Use when the user requests patent-based technology-route analysis, competitor positioning, taxonomy-by-function matrices, process-route analysis, opportunity windows, trend signals, R&D/IP actions, or a management-grade Markdown or self-contained HTML white paper from prepared patent data.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 052 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует уже полученный, проверенный и помеченный набор данных патентов в отчет с анализом конкурентных технологий, основанный на доказательствах.

Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4052 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 212, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 212 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a bounded patent-analysis report generator that does not show hidden execution, persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.