AB ai-writing-quality-check
Проверка качества написания ИИ: сканирует контент на наличие запрещенных фраз и возвращает нормализованный ответ для циклов перезаписи. Используйте, когда агенту требуется проверка качества написания ИИ, предварительная проверка качества маркетинговых текстов, циклы перезаписи заголовков и призывов к действию, проверка соответствия фраз в социальных сетях, контроль качества черновиков блогов и статей, проверка на наличие запрещенных фраз, контент через удаленные вызовы инструментов, размещенные AgentPMT. Термины обнаружения: проверка качества написания ИИ, предварительная проверка качества маркетинговых текстов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Writing Quality Check: Scan writing content for banned phrases and…»
AI Writing Quality Check: Scan writing content for banned phrases and return a normalized response for rewrite loops. Use when an agent needs ai writing quality check, pre publish quality checks for marketing copy, headline and cta rewrite loops, social post phrase compliance checks, blog and article draft quality gating, check for banned phrases, content through AgentPMT-hosted remote tool calls. Discovery terms: ai writing quality check, pre publish quality checks for marketing copy.
Проверка качества написания ИИ: сканирует контент на наличие запрещенных фраз и возвращает нормализованный ответ для циклов перезаписи.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 57
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2337 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 490 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.