SKILLEMALL.ai

AC zen-editorial-review

Редакционная проверка материалов в новостном стиле: нормализация метаданных + тела, проверка согласованности, ссылок и рисков политики, личности автора по сравнению с псевдонимом и временем, затем утверждение / отклонение / удаление с предоставлением автору обратной связи. Система-независимая — нет жесткого контракта API или полей базы данных. Используйте для 新闻审稿, модерации статей, редакционного QA, или когда пользователь спрашивает 是否可发 / принять или отклонить публикацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Editorial review for news-style submissions: normalize metadata + body…»

Editorial review for news-style submissions: normalize metadata + body, check consistency, links and policy risk, author identity vs byline and timing, then approve / reject / delete with actionable author feedback. System-agnostic—no hard API or DB field contract. Use for 新闻审稿, article moderation, editorial QA, or when the user asks 是否可发 / accept or reject a post.

ClawHub Agent Skills автор: 深圳王哥 v2.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 944 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Редакционная проверка материалов в новостном стиле: нормализация метаданных + тела, проверка согласованности, ссылок и рисков политики, личности автора по…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктураТексты и документытип 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
59/100
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: 3. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 944 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed editorial review checklist that helps an agent assess articles and provide publish, reject, or delete recommendations without installing code or taking automatic action.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.