SKILLEMALL.ai

BC Humanizer

Удаляет признаки генерации текста искусственным интеллектом. Обнаруживает и исправляет 24 распространенных паттерна ИИ, включая избыточный символизм, рекламный язык, поверхностный анализ, расплывчатые ссылки, чрезмерное использование тире, правило трех, словарный запас ИИ, негативные параллелизмы и подобострастный тон. Основано на руководстве Википедии "Признаки ИИ-текста", поддерживаемом WikiProject AI Cleanup.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remove signs of AI-generated writing from text. Detects and fixes 24 c…»

Remove signs of AI-generated writing from text. Detects and fixes 24 common AI patterns including inflated symbolism, promotional language, superficial analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and sycophantic tone. Based on Wikipedia's "Signs of AI writing" guide maintained by WikiProject AI Cleanup.

ClawHub Agent Skills автор: runesleo v1.0.0 2 файла тело ≈ 5 561 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Удаляет признаки генерации текста искусственным интеллектом.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5561 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "languages"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "attribution"

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Humanizer) не совпадает с папкой (runesleo-humanizer)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5561 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a writing-editing skill that rewrites text to sound less AI-generated, with no executable code, install scripts, credential use, network activity, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.