SKILLEMALL.ai

AC results-cohesion-flow-checker

Диагностируйте и оценивайте качество связности и плавности письма в разделе «Результаты» англоязычных статей по психологии/нейронаукам. Используйте при проверке или рецензировании раздела «Результаты» на предмет: (1) соединительных слов и переходов, (2) связности предложений (цепочки ссылок, лексическое повторение), (3) связности абзацев (тематические предложения, последовательность абзацев, заключительные предложения) и (4) потока информации (данное→новое, непрерывность темы). Предоставляет отчет с оценкой по каждому измерению от 1 до 5, цитатами проблемных предложений, советами по исправлению и примерными переписанными текстами, взятыми из реальных опубликованных примеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and score cohesion & flow writing quality in the Results sect…»

Diagnose and score cohesion & flow writing quality in the Results section of English psychology/neuroscience papers. Use when checking or reviewing a Results section for: (1) connectives and transitions, (2) sentence-to-sentence cohesion (reference chains, lexical recurrence), (3) paragraph coherence (topic sentences, paragraph progression, closing sentences), and (4) information flow (given→new, topic continuity). Produces a per-dimension 1–5 score report with quoted problem sentences, revision advice, and model rewrites drawn from real published examples.

ClawHub Agent Skills автор: BHlia v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 643 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Диагностируйте и оценивайте качество связности и плавности письма в разделе «Результаты» англоязычных статей по психологии/нейронаукам.

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

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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

    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: 6. 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 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: 35
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 643 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 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a markdown-only writing review aid for Results-section cohesion and flow, with no hidden execution or data-access behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.