SKILLEMALL.ai

AC discover-patent-white-space-opportunities

Обнаруживает кандидатные «белые пятна» на патентной карте, оценивает их ценность, диагностирует ключевые противоречия, стоящие за «белыми пятнами», и предлагает идеи по их разрешению. Применяется для анализа патентных карт, матриц «технология-эффект», матриц «технология-применение», кластерных диаграмм патентов, дорожных карт технологий или разреженных областей патентов. После выбора кандидатного «белого пятна» и оценки его ценности необходимо получить подтверждение от пользователя; дальнейшая техническая или коммерческая проверка, а также обоснование патентной стратегии не проводятся.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从专利地图中发现候选空白点,评估其问题价值,诊断空白背后的关键矛盾,并提出矛盾化解思路。适用于分析专利地图、技术-功效矩阵、技术-应用矩阵、…»

从专利地图中发现候选空白点,评估其问题价值,诊断空白背后的关键矛盾,并提出矛盾化解思路。适用于分析专利地图、技术-功效矩阵、技术-应用矩阵、专利聚类图、技术路线图或专利稀疏区域。候选空白点选择后及问题价值评估后,必须分别取得用户确认;不开展后续技术验证、商业验证或专利布局论证。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 097 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обнаруживает кандидатные «белые пятна» на патентной карте, оценивает их ценность, диагностирует ключевые противоречия, стоящие за «белыми пятнами», и…

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

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикаТексты 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: 4. 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: 89
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1097 токенов
  • 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 139 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
  • +4Есть примеры (2 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 coherent patent-analysis workflow that clearly guides staged user confirmations and only creates a session report as part of its stated reporting function.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.