SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD 12agent-novel

Система многоагентного создания китайских романов (12Agent). Применяется для новых проектов романов, построения мира и синопсиса, поглавного написания, автоматического продвижения и обратной связи с читателями в рамках длительных творческих задач; не подходит для коротких рассказов, стихов, эссе, переводов или нехудожественной литературы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文长篇小说多智能体创作体系（12Agent）。适用于新建长篇小说项目、搭建世界观与大纲、逐章写作、自动推进与读者反馈等长流程创作任务；不适…»

中文长篇小说多智能体创作体系（12Agent）。适用于新建长篇小说项目、搭建世界观与大纲、逐章写作、自动推进与读者反馈等长流程创作任务；不适用于短篇、诗歌、散文、翻译或非小说写作。

ClawHub Agent Skills автор: 咲鹏 v2.8.0 MIT-0 76 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 442 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система многоагентного создания китайских романов (12Agent).

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

    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: 76. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1442 токенов

    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 90: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 27)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill is a coherent Chinese long-form novel writing workflow that uses project files and sub-agents as advertised, though users should understand its background-agent and local-config access before installing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.