SKILLEMALL.ai

AD humanize-chinese

Обнаруживает и очеловечивает китайский текст, сгенерированный AI. Более 20 категорий обнаружения, взвешенная оценка от 0 до 100 с анализом на уровне предложений, 7 стилевых трансформаций (повседневный/Zhihu/Xiaohongshu/WeChat/академический/литературный/Weibo), реструктуризация предложений, контекстно-зависимая замена. Чистый Python, без зависимостей. v2.0.0

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ detection categorie…»

Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ detection categories, weighted 0-100 scoring with sentence-level analysis, 7 style transforms (casual/zhihu/xiaohongshu/wechat/academic/literary/weibo), sentence restructuring, context-aware replacement. Pure Python, no dependencies. v2.0.0

ClawHub Agent Skills автор: 0xspeter v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 787 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обнаруживает и очеловечивает китайский текст, сгенерированный AI.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИсследованияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 10. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (humanize-chinese) не совпадает с папкой (humanize-chinese-2-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1787 токенов
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a local Chinese text rewriting tool, but it is explicitly marketed and designed to reduce AI-detection signals.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.