SKILLEMALL.ai

BF tech-evolution-analysis

Анализ тенденций технологической эволюции на основе 11 маршрутов эволюции TRIZ + функционализации SVOP + 4-дорожечного поиска PatSnap (патенты + статьи). Вызывается, когда пользователь указывает название продукта (например, умные часы, AR-очки, робот-пылесос, аккумулятор для электромобиля и т. д.) и хочет определить направление эволюции продукта, пробелы, кандидатов для междоменных аналогий, прогноз следующего поколения на 3-5-10 лет, сигналы о технологиях «серого носорога» и «черной лебеди». Ключевые слова для вызова: эволюция технологий, тенденции эволюции, следующее поколение, дерево эволюции TRIZ, пробелы, междоменные аналогии, технологическая дорожная карта, сигналы черных лебедей, технологии серых носорогов, технологический прогноз

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 TRIZ 11 进化路线 + SVOP 功能化 + patsnap 四轨检索(专利+论文)的技术进化趋势分析 7 步流水线。当用户给出…»

基于 TRIZ 11 进化路线 + SVOP 功能化 + patsnap 四轨检索(专利+论文)的技术进化趋势分析 7 步流水线。当用户给出一个产品名称(如智能手表、AR 眼镜、扫地机器人、新能源车电池等)并希望识别该产品的进化方向、空白点、跨域类比候选、3-5-10 年下一代形态预测、灰犀牛与黑天鹅技术信号时调用。触发关键词:技术进化、进化趋势、下一代形态、TRIZ 进化树、空白点、跨域类比、技术路线图、黑天鹅信号、灰犀牛技术、技术预测

ClawHub Agent Skills автор: yuanzhian-patsnap v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 1 184 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ тенденций технологической эволюции на основе 11 маршрутов эволюции TRIZ + функционализации SVOP + 4-дорожечного поиска PatSnap (патенты + статьи).

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

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/README.md
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: 13. 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: assets/README.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "copyright"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/README.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/README.md
  • 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: 51
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1184 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a coherent technology-analysis workflow, but it generates persistent HTML from loosely controlled content and one renderer allows inline HTML without sanitization.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 13 авг. 2026 г.