SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB run-advanced-patent-query-ip

Выполняет пользовательский расширенный патентный запрос PatSnap, содержащий операторы полей, такие как ANCS:, TAC_ALL:, DESC_B:, MAINF:, ALL_AN:, PN:, APD:, PBD:, APNO: или PRNO:, затем генерирует отчет о патентах конкурентов с подсчетом портфелей, техническими сводками по компаниям, иерархическими деталями патентов, опциональным контекстом литературы, выводом в формате Markdown и доступным HTML-рендерингом. Используйте, когда пользователь явно просит выполнить запрос PatSnap или создать отчет на его основе; требуется подтвержденный доступ к PatSnap MCP или документированный глобальный API, и никогда не собирайте учетные данные в чате.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Execute a user-supplied PatSnap advanced patent query containing field…»

Execute a user-supplied PatSnap advanced patent query containing field operators such as ANCS:, TAC_ALL:, DESC_B:, MAINF:, ALL_AN:, PN:, APD:, PBD:, APNO:, or PRNO:, then generate an evidence-backed competitor patent report with portfolio counts, company-level technical summaries, hierarchical patent details, optional literature context, Markdown output, and an accessible HTML rendering. Use when the user explicitly asks to run a PatSnap query or create a report from one; require verified PatSnap MCP or documented global API access and never collect credentials in chat.

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 731 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Выполняет пользовательский расширенный патентный запрос PatSnap, содержащий операторы полей, такие как ANCS:, TACALL:, DESCB:, MAINF:, ALLAN:, PN:, APD…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/config.py:11
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment
    • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:93
      Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
      Do not silently install Python packages.
      с отрицанием

    Просканировано файлов: 10. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 62
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2731 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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
    • -34 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 576 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly coherent for generating PatSnap patent reports, but its REST image downloader can fetch API-supplied URLs without host validation, so it needs review before use.
    LLM: suspicious (high) · 13 авг. 2026 г.