SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC fact-checker

Проверка фактов новостных статей, сообщений в социальных сетях, изображений и видео. Используйте при проверке утверждений, обнаружении дипфейков или контента, сгенерированного ИИ, выявлении медиафайлов вне контекста или опровержении дезинформации. Любой язык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fact-check news articles, social media posts, images, and videos. Use…»

Fact-check news articles, social media posts, images, and videos. Use when verifying claims, detecting deepfakes or AI-generated content, identifying out-of-context media, or debunking misinformation. Any language.

ClawHub Agent Skills автор: Cliff Yan v1.0.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 859 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Проверка фактов новостных статей, сообщений в социальных сетях, изображений и видео.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураМедиа и видеоТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/api_docs.md:19
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
      curl -s "https://factchecktools.googleapis.com/v1alpha1/claims:search?query=…&languageCode=en&pageSize=10&key=…"
      известный сервисв кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use references/api_docs.md:19
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
      curl -s "https://factchecktools.googleapis.com/v1alpha1/claims:search?query=…&languageCode=en&pageSize=10&key=…"
      известный сервис

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (fact-checker) не совпадает с папкой (openclaw-fact-checker)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1859 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent fact-checking skill, but it needs Review because it can send user content or extracted audio to third-party APIs, prints API keys while checking them, and can persistently change future agent routing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.