SKILLEMALL.ai

BF patent-research-analyst

Агент для поиска и анализа патентов при подаче научных заявок — введите техническую проблему и предварительный технический план, автоматически выполните полный процесс «сбор информации → многоразовый поиск патентов → пятимерный анализ (технический маршрут/новизна заявки/риск FTO/отслеживание конкурентов/новые опубликованные патенты)→ вывод отчета в двух форматах HTML + Word». Интегрирует глобальные патентные данные PatSnap, генерируя полный отчет о патентном анализе, состоящий из 7 глав основного текста + 3 приложений. Триггеры: поиск и анализ патентов, новизна заявки, анализ FTO, анализ технического маршрута, отслеживание конкурентов, проверка патентных рисков, помогите мне провести патентный поиск.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«科研立项专利检索与分析 Agent——输入技术问题与初步技术方案,自动执行「信息收集→多轮专利检索→五维分析(技术路线/立项查新/FTO风险…»

科研立项专利检索与分析 Agent——输入技术问题与初步技术方案,自动执行「信息收集→多轮专利检索→五维分析(技术路线/立项查新/FTO风险/竞对跟踪/新公开专利)→HTML+Word双格式报告输出」全流程。融合 PatSnap 智慧芽全球专利数据,生成包含7章正文+3个附录的完整专利分析报告。触发词:专利检索分析、立项查新、FTO分析、技术路线分析、竞对跟踪、专利风险排查、帮我做专利检索。

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Агент для поиска и анализа патентов при подаче научных заявок — введите техническую проблему и предварительный технический план, автоматически выполните…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接

АнализаторWordИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 链接
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 链接
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 121
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2317 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -245 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 30 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 121 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This patent-analysis skill is purpose-aligned and disclosed, with user confirmation before patent searches and no hidden persistence or executable install behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.