AC chinese-sensitive-words
Проверка китайских конфиденциальных слов и соответствия контента (中文敏感词/违禁词检测). Сканирует текст на наличие запрещенных, ограниченных и рискованных слов в Xiaohongshu (小红书), Douyin (抖音), Kuaishou (快手) и Bilibili (B站). Охватывает нарушения рекламного законодательства (广告法极限词), медицинские заявления (医疗功效词), политические, насильственные, связанные с азартными играми и мошенничеством термины. Возвращает уровни риска (высокий/средний/низкий), категории слов и предложения по безопасной замене. Ежедневно обновляемый словарь из 100 тыс.+ слов с обнаружением омофонов (谐音变体), обнаружением пропущенных символов (跳字检测), обнаружением номеров телефонов и URL, а также фильтрацией NER. Бесплатно 10 запросов в месяц, неограниченно с токеном. Идеально подходит для проверки маркетинговых текстов, описаний продуктов, сценариев прямых трансляций (直播话术), публикаций в социальных сетях и соответствия рекламы (内容审核/文案合规).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chinese sensitive word detection and content compliance checker (中文敏感词…»
Chinese sensitive word detection and content compliance checker (中文敏感词/违禁词检测). Scan text for banned, restricted, and risky words across Xiaohongshu (小红书), Douyin (抖音), Kuaishou (快手), and Bilibili (B站). Covers advertising law violations (广告法极限词), medical claims (医疗功效词), political, violent, gambling, and fraud-related terms. Returns risk levels (high/medium/low), word categories, and safe replacement suggestions. 100K+ daily-updated word dictionary with homophone detection (谐音变体), character-jumping detection (跳字检测), phone number & URL detection, and NER filtering. Free 10 requests/month, unlimited with token. Perfect for checking marketing copy, product descriptions, live-streaming scripts (直播话术), social media posts, and ad compliance (内容审核/文案合规).
Проверка китайских конфиденциальных слов и соответствия контента (中文敏感词/违禁词检测).
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: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 640 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 755 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.