SKILLEMALL.ai

AC map-product-features-to-patents-ip

Исследуйте функцию продукта из текущих общедоступных источников, разбейте ее на стабильные технические измерения, получите и просмотрите связанные патенты, сопоставьте раскрытые технические доказательства каждого патента с этими измерениями, ранжируйте релевантность по прозрачной системе, и сгенерируйте автономный интерактивный HTML-отчет. Используйте, когда пользователь спрашивает, какие патенты относятся к функции продукта, хочет карту соответствия функций продукта патентам или нуждается в результатах патентов, отфильтрованных по техническим измерениям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research a product feature from current public sources, decompose it i…»

Research a product feature from current public sources, decompose it into stable technical dimensions, retrieve and review related patents, map each patent’s disclosed technical evidence to those dimensions, rank relevance under a transparent rubric, and generate a self-contained interactive HTML report. Use when a user asks which patents relate to a product feature, wants a product-feature-to-patent map, or needs patent results filtered by technical dimension.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 093 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Исследуйте функцию продукта из текущих общедоступных источников, разбейте ее на стабильные технические измерения, получите и просмотрите связанные патенты…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4093 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 158, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 465 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 158 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides a scoped patent-research workflow and does not include hidden execution, persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.