SKILLEMALL.ai

BD humanize-chinese

Обнаружение и удаление следов ИИ-письма в китайском тексте. Используется, когда пользователь говорит "убрать ИИ-привкус", "сделать более естественным", "слишком роботизированно", "помоги мне отредактировать", "убрать ИИ-ощущение". Поддерживает ввод файла или прямое вставление текста, выводит отредактированный текст и отчет о сравнении. Применяется для статей, текстов, публикаций в WeChat, социальных сетей и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检测并去除中文文本中的AI写作痕迹。当用户说"去AI味"、"改得自然一点"、"太机器了"、"帮我润色"、"去掉AI感"时使用。支持文件输入或…»

检测并去除中文文本中的AI写作痕迹。当用户说"去AI味"、"改得自然一点"、"太机器了"、"帮我润色"、"去掉AI感"时使用。支持文件输入或直接粘贴文本,输出改写后文本和对比报告。适用于论文、文案、公众号、社交媒体等场景。

ClawHub Agent Skills автор: Yirong v2.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 425 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Обнаружение и удаление следов ИИ-письма в китайском тексте.

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
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: 8. 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 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 (humanize-chinese) не совпадает с папкой (erong-humanize-chinese)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 425 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)
  • +3Длина description 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Chinese text rewriting skill with expected file-output behavior, but users should be careful because broad editing requests may trigger it and output paths can overwrite files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.