AC patent-panorama-insights
Используйте этот навык, когда пользователю требуется провести панорамный анализ патентов, патентную карту, анализ конкурентных патентов, дорожную карту технологий, планирование портфеля, проект по стратегии продукта/НИОКР на основе данных MCP/API PatSnap или Wisdom芽 — независимо от того, явно ли пользователь вызывает /patent-panorama-insights (или @patent-panorama-insights), или описывает такие задачи патентного анализа естественным языком. Этот навык оркестрирует пятиуровневую конвейерную линию: этап 1 поиск и шумоподавление (patent-panorama-insights-search), этап 2 панорамная статистика и анализ ценности (patent-panorama-insights-stats), этап 3 рекомендация системы индексации (patent-panorama-insights-tag), передача ручной индексации в клиентском SaaS-инструменте и этап 4 однофайловый HTML-отчет с подтверждением доказательств (patent-panorama-insights-report), а также управляет контрольными точками, передачей ручной индексации, откатами и отчетами о прогрессе между уровнями.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要基于 PatSnap 或智慧芽专利 MCP/API 数据开展专利全景、专利版图、竞争专利情报、技术路线图、组合规划、产品/R&D…»
当用户需要基于 PatSnap 或智慧芽专利 MCP/API 数据开展专利全景、专利版图、竞争专利情报、技术路线图、组合规划、产品/R&D 策略项目时使用本技能——无论用户显式调用 /patent-panorama-insights（或 @patent-panorama-insights），还是用自然语言描述这类专利分析任务。本技能编排五层流水线：环节1检索与降噪（patent-panorama-insights-search）、环节2全景统计与价值挖掘（patent-panorama-insights-stats）、环节3标引体系推荐（patent-panorama-insights-tag）、客户 SaaS 工具中的人工标引交接，以及环节4有证据支撑的单文件 HTML 报告（patent-panorama-insights-report），并管理各层之间的检查点、人工标引交接、回滚和进度汇报。
Используйте этот навык, когда пользователю требуется провести панорамный анализ патентов, патентную карту, анализ конкурентных патентов, дорожную карту…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — 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: 12. 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 56/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 124
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3585 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.