AB evaluate-patent-transfer-ip
Оценить патентный пакет для возможностей лицензирования, передачи прав или сотрудничества; определить кандидатов на контрагентов с подтвержденными данными; ранжировать их по прозрачной и проверенной на чувствительность системе оценки; предложить гипотезы для проверки и взаимодействия; и создать автономный отчет об интеллектуальной собственности для передачи. Используйте, когда пользователь предоставляет идентификаторы патентов и запрашивает коммерциализацию патентов, передачу технологий, кандидатов на лицензирование, кандидатов на приобретение, идентификацию партнеров или отчет об активах патентов, готовый к взаимодействию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate a patent package for licensing, assignment, or collaboration…»
Evaluate a patent package for licensing, assignment, or collaboration opportunities; identify evidence-backed candidate counterparties; rank them with a transparent and sensitivity-tested rubric; propose diligence and outreach hypotheses; and generate a self-contained HTML transfer-intelligence brief. Use when a user provides patent identifiers and asks for patent commercialization, technology transfer, licensing candidates, acquisition candidates, partner identification, or an outreach-ready patent asset brief.
Оценить патентный пакет для возможностей лицензирования, передачи прав или сотрудничества; определить кандидатов на контрагентов с подтвержденными данными…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5429 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5429 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 152
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 152 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.