BD ai-drama-review
Проверка генов контента для ИИ-коротких сериалов. Доступно без зависимостей: ИИ напрямую анализирует подозрение на нарушение авторских прав, несоответствие возрастным рейтингам, степень изменения оригинала новеллы, выдавая структурированную карту рисков. Опционально с окружением Python можно использовать алгоритм тройного сходства (n-gram / редакционное расстояние / TF-IDF) для повышения точности. Результаты предназначены только для справки при проверке контента и не являются юридическим заключением.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI短剧内容基因检测。零依赖可用：AI直接分析版权疑似、年龄分级违规、小说魔改程度，输出结构化风险图谱。可选配 Python 环境启用三重相…»
AI短剧内容基因检测。零依赖可用：AI直接分析版权疑似、年龄分级违规、小说魔改程度，输出结构化风险图谱。可选配 Python 环境启用三重相似度算法（n-gram / 编辑距离 / TF-IDF）提升精度。结果仅供内容审核参考，不构成法律意见。
Проверка генов контента для ИИ-коротких сериалов.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 677 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -37 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.