SKILLEMALL.ai

AB academic-writing-polisher

Используйте, когда исследователям нужен контекстно-ориентированный рабочий процесс в стиле Nature для доработки научных абзацев, аннотаций, ответов рецензентам, комментариев к рецензиям или редакционных отзывов. Перерабатывает для ясности, связности, краткости и тона, соответствующего журналу, сохраняя при этом намерение автора, избегая выдуманных утверждений или цитат и отмечая неоднозначность или риски смысла.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when researchers need a Nature-inspired, context-first workflow to…»

Use when researchers need a Nature-inspired, context-first workflow to polish academic paragraphs, abstracts, reviewer responses, peer-review comments, or editorial feedback. Revises for clarity, coherence, concision, and journal-ready tone while preserving author intent, avoiding invented claims or citations, and flagging ambiguity or meaning risks.

ClawHub Agent Skills автор: FigPad AI v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 195 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Используйте, когда исследователям нужен контекстно-ориентированный рабочий процесс в стиле Nature для доработки научных абзацев, аннотаций, ответов…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 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 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1195 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 352 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only academic writing polishing skill with no executable code, credentials, hidden persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.