SKILLEMALL.ai

AC applicant-tech-patent-retrieval

Патентный поиск для конкретных заявителей по заданным техническим темам. Применяется, когда пользователю нужно найти патенты компании/заявителя в определенной технической области, построить поисковый запрос «приоритет заявителя + ограничение по теме», расширить юридические субъекты и варианты названий заявителя, разбить техническую тему на элементы для поиска, скомбинировать выражения заявителя и формулы темы, выполнить дедупликацию по заявкам и простым семействам, а также сгенерировать набор данных для поиска и отчет в формате Markdown/Word. Не подходит для полного поиска всех патентов заявителя без ограничения по теме, чистого панорамного анализа технологий без целевых заявителей или последующего отбора технологий после завершения поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向指定申请人并限定技术主题开展专利检索。适用于用户需要检索某公司/申请人在特定技术领域的专利、构建“申请人优先 + 技术主题约束”的智慧芽…»

面向指定申请人并限定技术主题开展专利检索。适用于用户需要检索某公司/申请人在特定技术领域的专利、构建“申请人优先 + 技术主题约束”的智慧芽检索式、扩展申请人法律主体和名称变体、拆解技术主题为可检索要素、组合申请人表达式与主题公式、按申请和简单同族去重,并生成检索数据集及 Markdown/Word 报告的场景。不适用于没有技术主题限制的纯申请人全量检索、没有目标申请人的纯技术全景分析,或检索完成后的下游技术筛选任务。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 648 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Патентный поиск для конкретных заявителей по заданным техническим темам.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 149
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2648 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 149 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed PatSnap patent-retrieval workflow with user confirmation gates and no evidence of hidden, destructive, or credential-stealing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.