BC libai-skill
李白.Skill: Эксперт по редактированию. Обнаруживает и устраняет следы генерации текста ИИ в китайском тексте, превращая неуклюжий машинный вывод в естественный и плавный человеческий стиль. Объединяет проверку правил, многоуровневое переписывание и конвейер контроля качества, чтобы гарантировать, что окончательный текст пройдет проверку человеком.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«李白.Skill:润色专家 检测并消除中文文本中的AI生成痕迹，将生硬的机器输出转化为自然流畅的人类文笔。融合规则检测、分层改写和质控流水线…»
李白.Skill:润色专家 检测并消除中文文本中的AI生成痕迹，将生硬的机器输出转化为自然流畅的人类文笔。融合规则检测、分层改写和质控流水线，确保最终文本通过人工审查。
李白.Skill: Эксперт по редактированию. Обнаруживает и устраняет следы генерации текста ИИ в китайском тексте, превращая неуклюжий машинный вывод в естественный…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Shellallowed-tools: Read Grep Glob Shell Edit Write
Просканировано файлов: 21. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2412 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 84: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -37 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.