AC ai-content-polish
Инструмент для удаления следов и улучшения качества китайского ИИ-контента. Обнаруживает следы ИИ-письма (slop) в китайском тексте, предлагает предложения по гуманизации и улучшает достоверность и читаемость контента. **Используйте этот навык в следующих случаях:** (1) Необходимо проверить, похож ли китайский текст на написанный ИИ. (2) Необходимо сделать сгенерированный ИИ контент более естественным и человечным. (3) Пользователь упоминает "ИИ-привкус", "роботизированный привкус", "удаление следов ИИ", "гуманизация", "антидетект". (4) Необходимо оценить "человечность" контента. (5) Контроль качества контента перед публикацией. (6) Пользователь упоминает "slop", "AI watermark", "AI content detection".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹（slop），提供人性化改写建议，提升内容的真实感和可读性。 **当以下情…»
中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹（slop），提供人性化改写建议，提升内容的真实感和可读性。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要检查中文文本是否像 AI 写的 (2) 需要把 AI 生成的内容改得更自然、更人性化 (3) 用户提到"AI味"、"机器人味"、"去AI痕迹"、"人性化改写"、"反检测" (4) 需要给内容打"人类感"评分 (5) 发布前的内容质量把关 (6) 用户提到"slop"、"AI watermark"、"AI content detection"
Инструмент для удаления следов и улучшения качества китайского ИИ-контента.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 5. 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 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: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 562 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 262 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.