SKILLEMALL.ai

AC title-grammar-checker

Проверяет грамматическую правильность и ясность изложения заголовков научных статей. Используется для: проверки плотности лексики, частей предложения, согласования подлежащего и сказуемого, пассивных конструкций, использования сокращений. Сценарии запуска: "Проверь грамматику заголовка", "Заголовок ясен?", "Помоги мне посмотреть на формулировку этого заголовка".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检查学术论文标题的语法正确性和表达清晰度。 用于:检查词汇密度、句子成分、主谓关系、被动结构、缩写使用。 触发场景:"检查标题语法"、"标题…»

检查学术论文标题的语法正确性和表达清晰度。 用于:检查词汇密度、句子成分、主谓关系、被动结构、缩写使用。 触发场景:"检查标题语法"、"标题是否清晰"、"帮我看看这个标题的表达"。

ClawHub Agent Skills автор: 3492027682 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 353 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяет грамматическую правильность и ясность изложения заголовков научных статей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 353 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple academic-title grammar and clarity checklist with no executable code, data access, or persistence behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.