BD auto-lamp-ip-advisor
Эксперт по принятию решений в цепочке поставок автомобильных световых компонентов и анализу рисков патентного нарушения. На основе описания дизайна или списка деталей автомобильных фар, предоставленных пользователем, выполняет четырехэтапный анализ: разбор компонентов, решение о покупке/собственном производстве, оценка рисков патентного нарушения (включая сравнение трех типов патентов: изобретения, полезные модели, промышленные образцы, таблицу предполагаемых нарушений и рекомендации по обходу), сводка комплексной стратегии закупок и проектирования. В итоге выдается отчет в формате HTML с вкладками, который упаковывается в zip для скачивания. Диапазон поиска охватывает Китай и основные зарубежные патентные ведомства, такие как США/ЕС/Япония/Южная Корея. Охватывает фары, задние фонари, противотуманные фары, декоративную подсветку, знакомство с патентным ландшафтом основных поставщиков, таких как Valeo, Hella, Marelli, Stanley, Koito, а также с классическими зарубежными патентными технологиями автомобильного освещения, такими как "молот Тора" Audi.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«汽车车灯零部件供应链决策与专利侵权风险分析专家。根据用户提供的车灯设计图描述或零件清单，完成四阶段分析：零件模块拆解、外购vs自制决策、专利…»
汽车车灯零部件供应链决策与专利侵权风险分析专家。根据用户提供的车灯设计图描述或零件清单，完成四阶段分析：零件模块拆解、外购vs自制决策、专利侵权风险评估（含发明专利、实用新型、外观设计三类比对，疑似侵权专利对照表与绕行建议）、综合采购与设计策略汇总，最终输出网页版Tab导航HTML格式报告并打包为zip提供下载。检索范围覆盖中国及US/EP/JP/KR等主要海外专利局。覆盖前照灯、尾灯、雾灯、氛围灯，熟悉法雷奥、海拉、马瑞利、斯坦雷、小糸等主要供应商专利布局，以及奥迪"雷神之锤"等经典海外车灯专利。
Эксперт по принятию решений в цепочке поставок автомобильных световых компонентов и анализу рисков патентного нарушения.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4698 токенов
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.