SKILLEMALL.ai

BD mu-humanizer-minesweeping

Нейтрализатор AI-стиля + сканер письменных табу. С помощью привязки к сценарию, калибровки стиля, переписывания с сохранением доказательств, независимого аудита достоверности и сканирования письменных табу помогает писать точные, естественные и уместные тексты. Триггеры: убрать AI-стиль, переписать человеческим языком, нейтрализатор AI-стиля, это слишком по-AI, немного отредактировать, сканировать, письменные табу, проверка лексики, запрещенные слова, слова для осторожного использования, правила письма. Сканирование выполняется для любой задачи написания, переписывания или редактирования естественного языка, даже если сканирование не указано явно; не применяется: код, поля данных, цитаты из оригинала, таблицы только с данными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI味消除剂+书面禁忌扫雷。通过场景锚定、风格校准、证据守恒改写、独立保真审计与书面禁忌扫雷,帮助写出准确、自然、得体的文字。触发词:去AI…»

AI味消除剂+书面禁忌扫雷。通过场景锚定、风格校准、证据守恒改写、独立保真审计与书面禁忌扫雷,帮助写出准确、自然、得体的文字。触发词:去AI味、人话改写、AI味消除剂、这段太AI了、润色一下、扫雷、书面禁忌、用词检查、禁用词、慎用词、写作规范。即使未明确要求扫雷,任何自然语言写作、改写或润色任务都执行扫雷;不适用:代码、数据字段、原文引用、纯数据表格。

ClawHub Agent Skills автор: 木先生iPPT v1.0.1 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 263 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Нейтрализатор AI-стиля + сканер письменных табу.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 18. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1263 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 177 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local writing editor and wording-risk checker whose sensitive behavior is disclosed and limited to the text and optional local rule files the user chooses to use.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.