SKILLEMALL.ai

AC reactivate-underused-patents-ip

Оценивает недостаточно используемые патенты и связанные с ними нематериальные активы, группирует их в пакеты, готовые для принятия решений, оценивает варианты внутреннего повторного использования и сделок, исследует потенциальных контрагентов и создает подкрепленные доказательствами результаты для активации портфеля. Используется для активации патентного портфеля, обзора поддержания патентов в силе, проверки вариантов исходящего лицензирования или передачи прав, проверки готовности к сделке, внутреннего повторного использования в НИОКР, исследования потенциальных покупателей/лицензиатов, управленческой отчетности или плана активации на 30/60/90 дней.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess underused patents and related intangible assets, cluster them i…»

Assess underused patents and related intangible assets, cluster them into decision-ready packages, evaluate internal reuse and transaction options, research candidate counterparties, and create evidence-backed portfolio activation deliverables. Use for patent portfolio activation, maintenance review, outbound licensing or assignment screening, transaction-readiness review, internal R&D reuse, candidate buyer/licensee research, management reporting, or a 30/60/90-day activation plan.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 601 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оценивает недостаточно используемые патенты и связанные с ними нематериальные активы, группирует их в пакеты, готовые для принятия решений, оценивает варианты…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4601 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 227, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 18. 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 487 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 227 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a purpose-built patent-portfolio review guide that asks for sensitive IP and business evidence but keeps actions gated and disclosure-limited.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.