SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DC humanize-ai-text

Применять при переписывании текстов, сгенерированных LLM-агентами (отчеты, README, доки, письма, посты), в живой человеческий стиль. Триггеры - пользователь пишет 'убери AI-стиль', 'перепиши по-человечески', 'сделай естественно', 'убери воду', 'не как ChatGPT', 'убери LLM-штампы'; либо на входе текст с явными маркерами генерации: H2/H3 на каждый абзац, буллеты вместо прозы, штампы 'в современном мире', 'давайте погрузимся', избыток длинных тире, эмодзи-заголовки, обязательные 'надеюсь, это поможет!'. Сверх того ВСЕГДА проверяет технический регистр: в README, журнале изменений, документации и описаниях заменяет бытовую метафору на действие и предмет ('досыпает', 'кладет', 'копит', 'под капотом', 'из коробки', 'ядро библиотеки'); в письме, ответе и эссе эта проверка сама выключается по жанру, ключ отключения - --no-technical. Переписывание в живой стиль не применять к структурированным форматам, где списки и заголовки уместны по существу: API-документация, чек-листы, табличные данные, бенчмарки, юридические документы.

Desko77/claude-code-skills-1c Claude Code автор: Desko77 MIT 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 6 541 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Применять при переписывании текстов, сгенерированных LLM-агентами (отчеты, README, доки, письма, посты), в живой человеческий стиль.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
43
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Сократите description до 1024 символов.
  3. 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 · 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: Bash Read Write Edit

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1031 символов, лимит 1024
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6541 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6541 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 78
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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 1031: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 43.