SKILLEMALL.ai

AB match-technology-transfer-opportunities-ip

Оценивает предоставленную технологию или портфель технологий, выявляет и ранжирует подтвержденные потенциальные лицензиаты, приобретатели, партнеры по коммерциализации или совместной разработке, оценивает готовность к передаче и риски, а также генерирует проверяемый отчет для поддержки принятия решений в формате HTML. Используется для передачи технологий, коммерциализации исследований, поиска партнеров по лицензированию, сопоставления технологий с компаниями или приоритизации получателей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate a supplied technology or scoped technology portfolio, identif…»

Evaluate a supplied technology or scoped technology portfolio, identify and rank evidence-backed potential licensees, acquirers, commercialization partners, or joint-development partners, assess transfer readiness and risks, and generate an auditable HTML decision-support report. Use for technology transfer, research commercialization, licensing partner discovery, technology-to-company matching, or recipient prioritization.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 5 965 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценивает предоставленную технологию или портфель технологий, выявляет и ранжирует подтвержденные потенциальные лицензиаты, приобретатели, партнеры по…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5965 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5965 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 335, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 57 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 335 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed technology-transfer analysis and report-writing workflow with scoped external lookups and user-approved file output.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.