SKILLEMALL.ai

AB plagiarism-checker-pre-screener

Используйте, когда: Пользователь предоставляет текст/документ и просит проверить оригинальность, обнаружить плагиат, оценить схожесть или переписать контент с высоким уровнем дублирования. Триггеры: «check plagiarism», «originality check», «similarity detection», «改写重复内容», «降重», «查重», «原创性检测», «抄袭检查» Ввод: Текстовый контент или документ (поддержка txt, md, docx через извлечение текста) Вывод: Оценка оригинальности, выделенные дублирующиеся/похожие абзацы, предложения по перефразированию

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when: User provides text/document and asks to check originality,…»

Use when: User provides text/document and asks to check originality, detect plagiarism, assess similarity, or rewrite high-duplicate content. Triggers: "check plagiarism", "originality check", "similarity detection", "改写重复内容", "降重", "查重", "原创性检测", "抄袭检查" Input: Text content or document (txt, md, docx support via text extraction) Output: Originality score, highlighted duplicate/similar paragraphs, paraphrasing suggestions

ClawHub Hermes автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 086 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Используйте, когда: Пользователь предоставляет текст/документ и просит проверить оригинальность, обнаружить плагиат, оценить схожесть или переписать контент с…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторWordИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 425 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk_level"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "reviewer"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1086 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 425 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local text-similarity pre-screener with some overstated capabilities, but no evidence of hidden data access, network transfer, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.