SKILLEMALL.ai

BD patent-pre-filing-assessment

Оценка перед подачей заявки на патент. Введите описание изобретения или номер патента для автоматической системной оценки по четырем направлениям (юридическая патентоспособность, техническое качество, рыночная ценность, стратегическое позиционирование). Выходные данные — визуализированный HTML-отчет с общим выводом (рекомендуется активная подача / подача после оптимизации / осторожная отсрочка / не рекомендуется подача), основанный на стандартах Государственного управления интеллектуальной собственности Китая и GB/T 42748-2023. Модуль патентоспособности (новизна + изобретательский уровень) использует навык novelty-check для стандартизированного процесса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专利申请前评估技能。输入技术交底书或专利号,自动执行四大维度(法律可专利性、技术质量、市场价值、战略布局)系统性评估,输出含综合结论(建议积…»

专利申请前评估技能。输入技术交底书或专利号,自动执行四大维度(法律可专利性、技术质量、市场价值、战略布局)系统性评估,输出含综合结论(建议积极申请/优化后申请/谨慎暂缓/不建议申请)的可视化HTML报告,依据可溯源至国知局标准与GB/T 42748-2023。可专利性(新颖性+创造性)模块使用 novelty-check 技能规范流程执行。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 236 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценка перед подачей заявки на патент.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыТексты и документыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
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: 2. 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 44/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4236 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 90
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent patent pre-filing assessment workflow that uses disclosed patent/search integrations and has no hidden code, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.