SKILLEMALL.ai

AB discussion-conventions-diagnosis

Диагностика академических стилистических норм в разделе «Обсуждение» научной статьи по психологии на английском языке. Проверяет заявление о достижениях/вкладе (местоположение, тип из 4 — метод / результаты / влияние / применение), написание ограничений, нормы будущей работы, плотность и функцию цитирования, а также использование «счастливых слов» / соответствующего ограничения. Срабатывает на «проверить нормы», «заявление о вкладе», «счастливые слова», «проверка ограничений», «проверка будущей работы», «Обсуждение 学术规范», «讨论贡献», «讨论局限性» и т. д. НЕ генерирует и не переписывает прозу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose academic-writing conventions in the Discussion of an English…»

Diagnose academic-writing conventions in the Discussion of an English psychology research paper. Checks the Achievement/Contribution statement (placement, type among 4 — method / results / impact / application), limitations writing, future-work conventions, citation density and function, and the use of "happy words" / appropriate hedging. Triggers on "check conventions", "contribution statement", "happy words", "limitation check", "future work check", "Discussion 学术规范", "讨论贡献", "讨论局限性", etc. Does NOT generate or rewrite prose.

ClawHub Agent Skills автор: laninga v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 034 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Диагностика академических стилистических норм в разделе «Обсуждение» научной статьи по психологии на английском языке.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторИсследованияИнфраструктуратип 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
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 11. 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 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1034 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 532 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a read-only academic writing diagnostic skill with no executable behavior; the only notable issue is that some trigger phrases are broad enough to activate outside its niche.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.