SKILLEMALL.ai

AD chinese-novelist

Создание увлекательных китайских романов по главам. Поддерживает различные жанры (детектив/романтика/фэнтези/научная фантастика/история и т. д.), создание длинных произведений от 10 до 50 глав, по 3000-5000 слов в каждой главе, с интригующими концовками. Акцент на глубокой доработке для устранения следов ИИ, обеспечение естественности и плавности текста. Используется, когда пользователь просит: написать роман, создать историю, писать по главам, непрерывный сюжет, интрига в главе, длинный роман.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分章节创作引人入胜的中文小说。支持各种题材(悬疑/言情/奇幻/科幻/历史等),支持10-50章长篇创作,每章3000-5000字,结尾设置悬…»

分章节创作引人入胜的中文小说。支持各种题材(悬疑/言情/奇幻/科幻/历史等),支持10-50章长篇创作,每章3000-5000字,结尾设置悬念钩子。强调深度润色去除AI痕迹,确保文字自然流畅。 当用户要求:写小说、创作故事、分章节写作、连续剧情、章节悬念、长篇小说时使用。

ClawHub Agent Skills автор: ckrissun v1.0.0 15 файлов тело ≈ 799 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание увлекательных китайских романов по главам.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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: 15. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (chinese-novelist) не совпадает с папкой (chinese-novelist-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 799 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 11)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Chinese novel-writing skill that creates local story files and runs a simple word-count helper, with no evidence of hidden data access or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.