SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC patentfig

Генерируйте изображения, соответствующие требованиям патентных ведомств, через API PatentFig AI — векторные изображения для патентов по текстовому описанию (PNG или SVG), векторизуйте чертежи в SVG/DXF/векторный PDF, улучшайте масштабирование изображений с помощью ИИ и конвертируйте в готовые для подачи TIFF/PDF/PNG. Используйте, когда пользователь запрашивает патентные рисунки, патентные изображения, диаграммы изобретений, векторную графику в стиле line art, соответствующую требованиям USPTO/EPO, векторизацию чертежа для САПР или подготовку изображений для подачи патентной заявки. Требуется переменная окружения PATENTFIG_API_KEY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate patent-office-compliant figures via the PatentFig AI API — pa…»

Generate patent-office-compliant figures via the PatentFig AI API — patent line art from text (PNG or SVG), vectorize drawings to SVG/DXF/vector PDF, AI-upscale images, and convert to filing-ready TIFF/PDF/PNG. Use when the user asks for patent drawings, patent figures, invention diagrams, USPTO/EPO-compliant line art, vectorizing a drawing for CAD, or preparing figures for a patent filing. Requires a PATENTFIG_API_KEY environment variable.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 2 файла тело ≈ 1 027 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Генерируйте изображения, соответствующие требованиям патентных ведомств, через API PatentFig AI — векторные изображения для патентов по текстовому описанию…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/endpoints.md:3
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      Base URL: `https://patentfig.ai/api/v1` · Auth: `Authorization: Bearer $PATENTFIG_API_KEY` (or `x-api-key` header) · OpenAPI: https://patentfig.ai/api/openapi.yaml
      vendor-hostв кавычках

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1027 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.