SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB humanizer

Удаляет признаки текста, сгенерированного ИИ. Используйте при редактировании или проверке текста, чтобы он звучал более естественно и как написанный человеком. Основано на подробном руководстве Википедии «Признаки текста, написанного ИИ». Обнаруживает и исправляет такие закономерности, как: раздутая символика, рекламный язык, поверхностный анализ с окончанием -ing, расплывчатые ссылки, чрезмерное использование тире, правило трёх, словарные слова ИИ, пассивный залог, негативные параллелизмы и вводные фразы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or re…»

Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, passive voice, negative parallelisms, and filler phrases.

Разбор skillemall

Скилл обещает вычищать текст от AI-маркеров: раздутую символику, em-dashes, правило трёх, пассив, шаблонные фразы. Опирается на Wikipedia-гайд о признаках машинного письма.

Проверки дали оценку B с quality_score 74 и process_score 71. Критических ошибок не нашли. Скилл работает на всех крупных платформах. Реальный запуск на моделях не проводился, песочница пуста — неясно, насколько хорошо он справляется на практике. 6754 токена кода — объём скромный для такой задачи.

Ставить можно, если вам нужна автоматизированная черновая правка. Ждите результатов на уровне эвристики, а не чуда.

Этот же скилл из каталога clawhub прошёл прогон на моделях: Не улучшает ответы D посмотреть результат → Здесь его копия: текст может отличаться, поэтому оценка не перенесена.

alecs5am/ralphy Agent Skills автор: alecs5am 1 файл тело ≈ 6 754 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Удаляет признаки текста, сгенерированного ИИ.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторПродажи и CRMТексты 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
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 body-long тело SKILL.md ≈ 6754 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 71, 133, 464): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 23, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6754 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 66, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.