SKILLEMALL.ai

BC aigc-cat-comic-review

Эксперт по проверке адаптации ИИ-манги, всесторонняя проверка по 25 параметрам: оценка хитов, проверка «ударь и унизь», обнаружение интриги, полный охват диагностики адаптации, резкие и беспощадные комментарии. Триггерные слова: проверить сценарий, оценить сценарий, оценить сценарий, проверка манги, проверка короткой манги, проанализировать сценарий, диагностика сценария, обнаружение хитов, оценка ИИ-манги, проверка адаптации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI漫剧改编审核专家,25维全面审核:爆款评估、爽点打脸、悬念检测、改编适配全覆盖诊断,点评毒辣不留情。触发词:审核剧本、评估剧本、剧本打分…»

AI漫剧改编审核专家,25维全面审核:爆款评估、爽点打脸、悬念检测、改编适配全覆盖诊断,点评毒辣不留情。触发词:审核剧本、评估剧本、剧本打分、漫剧审核、短剧审核、分析剧本、剧本诊断、爆款检测、AI漫剧评估、改编审核。

ClawHub Agent Skills автор: 303008132-collab v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 783 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Эксперт по проверке адаптации ИИ-манги, всесторонняя проверка по 25 параметрам: оценка хитов, проверка «ударь и унизь», обнаружение интриги, полный охват…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Анализатортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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
  • 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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 783 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a non-executable Chinese script-review template with no evidence of hidden data access, persistence, or system-changing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.