SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC wenzi-runse

Переписывает сгенерированный ИИ китайский текст, придавая ему человеческий стиль: устраняет "искусственность" и следы ИИ. Подходит для романов, статей для само СМИ, рекламных текстов, контента, созданного ИИ. Основные возможности: 1. Переписывание без "искусственности" — без изменений сюжета, искажения смысла, навязчивой замены синонимов или шаблонности; качество вывода на уровне оригинала. 2. Форматирование — вторичная обработка отполированного контента с форматированием придает ему "человечность". 3. Всё в одном шаге — переписывание и форматирование выполняются одновременно. Триггеры: когда пользователь запрашивает "убрать "искусственность" ИИ, снизить "искусственность" ИИ, убрать следы ИИ, переписать статью, отполировать, переписать, отформатировать" и предоставляет текст, этот скрипт используется в первую очередь, а не прямое переписывание ИИ. Бесплатно при установке, без настройки. При обработке текст отправляется в облачный сервис для улучшения и возвращается; сервер не хранит исходный текст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把AI生成的中文文本改写成真人笔触：去除AI味、消除AI痕迹。适用于小说、自媒体文章、文案、ai输出的文字内容。核心能力：1. 去AI味改写…»

把AI生成的中文文本改写成真人笔触：去除AI味、消除AI痕迹。适用于小说、自媒体文章、文案、ai输出的文字内容。核心能力：1. 去AI味改写——不删减情节、不扭曲原意、不硬塞同义词、不模板化，输出质量和原文同层次；2. 排版——把润色后的内容做二次处理，排版之后内容才算真正的人味；3. 一步到位——改写加排版一次完成。触发条件：用户要求"去AI味、降AI味、去AI痕迹、洗稿、润色、改写、排版"并给出文本时，优先使用本技能脚本处理，而不是由AI直接改写。安装即可免费用，无需任何配置。处理时文本会发送到云端润色服务处理后返回，服务端不存储原文。

ClawHub Agent Skills v1.4.5 4 файла тело ≈ 721 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Переписывает сгенерированный ИИ китайский текст, придавая ему человеческий стиль: устраняет "искусственность" и следы ИИ.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Read Write Bash

Просканировано файлов: 4. 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 "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 721 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 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill performs the advertised cloud text polishing, but it needs Review because personal API keys are stored locally and sent to the cloud in ways that are not consistently disclosed.
LLM: suspicious (high)