SKILLEMALL.ai

AB discussion-vocabulary-diagnosis

Диагностируйте лексику в разделе «Обсуждение» научной статьи по психологии на английском языке. Проверяет (1) использование академического регистра и высокочастотных академических выражений из 5 функциональных категорий в *Science Research Writing* 4.4.2, (2) соответствующее использование модальных глаголов в 6 категориях в 4.5 и (3) избегание разговорных выражений. Активируется по запросам «проверить лексику», «академические выражения», «проверка хеджирования», «проверка модальных глаголов», «Discussion 词汇», «Discussion 用语», «讨论 学术表达» и т. д. НЕ генерирует и НЕ переписывает прозу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose vocabulary in the Discussion of an English psychology researc…»

Diagnose vocabulary in the Discussion of an English psychology research paper. Checks (1) use of academic register and high-frequency academic expressions from the 5 functional categories in *Science Research Writing* 4.4.2, (2) appropriate modal verb usage across the 6 categories in 4.5, and (3) avoidance of colloquialisms. Triggers on "check vocabulary", "academic expressions", "hedge check", "modal verb check", "Discussion 词汇", "Discussion 用语", "讨论 学术表达", etc. Does NOT generate or rewrite prose.

ClawHub Agent Skills автор: laninga v1.0.0 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 052 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Диагностируйте лексику в разделе «Обсуждение» научной статьи по психологии на английском языке.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторИсследованиятип 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
66/100
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: 14. 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 66/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 21, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1052 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

    • +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 503 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a non-executable academic writing diagnosis skill with a minor risk of activating on broad vocabulary-help requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.