SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC humanizer

Удаляет паттерны письма ИИ на основе исследования Википедии «Признаки письма ИИ». 24 правила обнаружения и переписывания для придания тексту, сгенерированному ИИ, естественного звучания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remove AI writing patterns based on Wikipedia's "Signs of AI writing"…»

Remove AI writing patterns based on Wikipedia's "Signs of AI writing" research. 24 pattern detection and rewriting rules for making AI-generated text sound natural.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 5 361 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 36 ч назад

Удаляет паттерны письма ИИ на основе исследования Википедии «Признаки письма ИИ».

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторПродажи и CRMтип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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. 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: 1. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 5361 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (humanizer) не совпадает с папкой (irisgo-humanizer)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5361 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.