BF prism-auto-config-map
Prism Car Intelligence — навык анализа данных патентных и научных публикаций. Используется для планирования следующих моделей автомобилей, сравнения конфигураций конкурентов, прогнозирования технологических тенденций, выявления возможностей в цепочке поставок и демонстрационных показов перед продажей. На основе QFD/«Дома качества» + матричного анализа, дополненного бенчмаркингом, методом Кано, S-кривой технологий, матрицей патентных барьеров, с использованием официальных параметров, библиотеки конфигураций, VOC и данных智慧芽 по патентам/публикациям/документам/цепочкам поставок предприятий, выдает визуально насыщенный HTML-отчет для принятия упреждающих решений. Основная ценность — переход от анализа конфигураций рынка к патентам, публикациям/документам, ключевым заявителям, партнерским отношениям в цепочке поставок и возможностям серийного производства в ближайшие 1-2 года. Неприменим для юридических заключений FTO, точного расчета стоимости BOM, анализа финансовой отчетности для привлечения инвестиций или формирования профиля корпоративной стратегии вне контекста принятия решений по конфигурации автомобилей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«棱镜车智-专利论文数据穿透 Skill。用于车企下一代车型规划、竞品配置对标、 技术趋势预测、供应链机会识别和售前 Demo。围绕特定细分市…»
棱镜车智-专利论文数据穿透 Skill。用于车企下一代车型规划、竞品配置对标、 技术趋势预测、供应链机会识别和售前 Demo。围绕特定细分市场、车型清单或 关键配置，基于 QFD/质量屋 + Matrix Analysis 为主轴，辅以 Benchmarking、 Kano、技术 S 曲线、专利壁垒矩阵，融合官方参数、配置库、VOC 与智慧芽专利/论文/文献/企业产业链数据， 输出强视觉 HTML 前瞻决策报告。核心价值是把市场配置现象穿透到专利、 论文/文献、关键申请人、供应链合作关系和未来 1-2 年量产机会。 不适用于 FTO 法律意见、精确 BOM 成本测算、泛财报融资分析或脱离车型 配置决策的公司战略画像。
Prism Car Intelligence — навык анализа данных патентных и научных публикаций.
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/vehicle_visuals/..., assets/vehicle_visuals/photo_real/
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/vehicle_visuals/... - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/vehicle_visuals/photo_real/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/vehicle_visuals/..., assets/vehicle_visuals/photo_real/
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 143
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2021 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 19. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 143 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.