SKILLEMALL.ai

AD novel-bug-checker

Эксперт по проверке ошибок в романах. Проверяет логические уязвимости, несоответствия персонажей, проблемы с ритмом или повествовательные ошибки в романах, предоставляя отчеты с уровнями и предложения по исправлению. Ключевые слова: проверка романа, проверка ошибок, логические уязвимости, согласованность персонажей, анализ ритма, качество повествования, исправление ошибок в романе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小说Bug检查专家。检查小说中的逻辑漏洞、角色不一致、节奏问题或叙事Bug,提供分级报告和修复建议。Keywords: 小说检查, bug检…»

小说Bug检查专家。检查小说中的逻辑漏洞、角色不一致、节奏问题或叙事Bug,提供分级报告和修复建议。Keywords: 小说检查, bug检查, 逻辑漏洞, 角色一致性, 节奏分析, 叙事质量, 小说纠错.

ClawHub Agent Skills автор: bbroot v2.0.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 1 097 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Эксперт по проверке ошибок в романах.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 0. 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 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: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1097 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This novel-checking skill is mostly purpose-aligned, but it asks for broad local workspace access and includes report templates/workflows that go beyond manuscript review.
LLM: suspicious (medium) · 7 июл. 2026 г.