AC sci-translation-polish
Преобразует китайские научные статьи в готовые к публикации английские тексты на уровне носителя языка. Поддерживает стили Nature/IEEE/ACM/APA. Использует трехслойный метод разделения (извлечение семантики → логическая реструктуризация → написание на родном языке) для устранения переводческого стиля. **Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает перевод научных статей, написание статей SCI, подачу в журнал, редактирование научных статей или нуждается в преобразовании китайского научного контента на английский для международной публикации, даже если он явно не запрашивает «перевод» или «редактирование».**
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Chinese academic papers to native-level publication-ready Engl…»
Convert Chinese academic papers to native-level publication-ready English. Supports Nature/IEEE/ACM/APA styles. Uses a three-layer decoupling method (semantic extraction → logical restructuring → native writing) to eliminate translationese. **Use this skill whenever the user mentions academic paper translation, SCI paper writing, journal submission, research paper polishing, or needs to convert Chinese academic content to English for international publication, even if they don't explicitly ask for 'translation' or 'polishing'.**
Преобразует китайские научные статьи в готовые к публикации английские тексты на уровне носителя языка.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 24. 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 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 77
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1812 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -414 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 534 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.