SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF paper-character-strategy

Универсальная проверка на плагиат и статистика символов в статьях, выбор продукта, ценообразование и руководство по сайту; охватывает системы, такие как CNKI, VPCS, Wanfang, Turnitin, а также вопросы, связанные с уровнем повторов, уровнем сходства, AIGC, количеством слов, количеством символов, подсчетом символов, смешанным китайско-английским текстом, оплатой за статью/символ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用的论文查重与论文检测字符统计、产品选择、报价和网站引导；覆盖知网/CNKI、维普/VPCS、万方、Turnitin 等系统，以及重复率、…»

通用的论文查重与论文检测字符统计、产品选择、报价和网站引导；覆盖知网/CNKI、维普/VPCS、万方、Turnitin 等系统，以及重复率、相似率、AIGC、字数、字符数、字符计算、中英文混排、按篇/按字符计费等问题。

ClawHub Agent Skills автор: zslzxy v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Универсальная проверка на плагиат и статистика символов в статьях, выбор продукта, ценообразование и руководство по сайту; охватывает системы, такие как CNKI…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: CHECK_SITE_URL

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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: CHECK_SITE_URL
Инструменты и файлы вес 18
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 8. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: CHECK_SITE_URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: CHECK_SITE_URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): CHECK_SITE_URL
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a Chinese-language guidance skill for paper-checking counts, product choice, and pricing, and it does not install code or perform uploads or payments itself.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 авг. 2026 г.