SKILLEMALL.ai

AA results-claim-hedging-checker

Консультант по редактированию научных текстов для раздела «Результаты» в исследовательских работах по психологии и STEMM. Проверяет соответствие утверждений и оговорок, адекватность причинно-следственных формулировок, полноту статистической отчетности и границы интерпретации. Триггеры, когда пользователь просит просмотреть, отредактировать или проверить черновик раздела «Результаты», или упоминает оговорки, силу утверждений, чрезмерные утверждения или причинно-следственные формулировки в научных текстах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Academic writing revision advisor for the Results section of psycholog…»

Academic writing revision advisor for the Results section of psychology and STEMM research papers. Checks claim-hedging alignment, causal language appropriateness, statistical reporting completeness, and interpretation boundaries. Triggers when the user asks to review, revise, or check a Results section draft, or mentions hedging, claim strength, overclaiming, or causal language in academic writing.

ClawHub Agent Skills автор: seulkilu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 723 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Консультант по редактированию научных текстов для раздела «Результаты» в исследовательских работах по психологии и STEMM.

Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу

ГенераторДанные и аналитикаИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
82/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 82/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2723 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 402 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 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: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a document-review skill for academic Results sections, with no install-time code or hidden system access, though its scope and output-language documentation should be clearer.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.