SKILLEMALL.ai

AD academic-polish

Улучшение академических текстов и построение критических рамок, поддержка китайского и английского языков. Используется для: - Улучшение китайского текста: устранение следов ИИ, проверка логических недостатков, критический анализ в стиле Дай Цзиньхуа / теоретическое изложение в стиле Ван Миньань - Улучшение английского текста: идиоматичное академическое выражение на английском, стратегии смягчения формулировок, оптимизация структуры IMRAD, адаптация к стилю журнала - Логическая проверка: логические пробелы, чрезмерные выводы, распознавание ложных аргументов «соломенное чучело» - Запросы и рамки для ответа на контраргументы Адаптировано для гуманитарных и социальных наук, сочетает методологию критического письма Дай Цзиньхуа и теоретического изложения Ван Миньань.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«学术写作润色与批判性框架搭建,支持中英文双语。用于: - 中文润色:去除AI痕迹、逻辑缺陷审查、戴锦华式批判/汪民安式理论阐述 - 英文润色…»

学术写作润色与批判性框架搭建,支持中英文双语。用于: - 中文润色:去除AI痕迹、逻辑缺陷审查、戴锦华式批判/汪民安式理论阐述 - 英文润色:地道学术英语表达、 hedging策略、IMRAD结构优化、期刊风格适配 - 逻辑审查:逻辑踏空、结论过重、稻草人谬误识别 - 追问与反方观点回应框架 适配人文社科领域,融合戴锦华批判写作与汪民安理论阐述方法论。

ClawHub Agent Skills автор: Aymmo v1.3.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 1 428 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Улучшение академических текстов и построение критических рамок, поддержка китайского и английского языков.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 21. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (academic-polish) не совпадает с папкой (aymmo-academic-polish)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1428 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 13)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent academic writing assistant with no evidence of hidden data access, persistence, network behavior, or destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.