SKILLEMALL.ai

BC spell-checker

Используйте при интерпретации сообщений пользователя, которые могут содержать явные ошибки в написании, грамматике, распознавании речи или регистре, особенно перед выполнением неоднозначных инструкций. Частично проверка орфографии, частично нормализатор ввода: нормализует низкорисковые ошибки естественного языка для корректности модели, поиска, графов и вложений, сохраняя при этом точные идентификаторы, команды, имена файлов, URL-адреса, ключи конфигурации, код, заключенный в кавычки текст и другие байтово-чувствительные строки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when interpreting user messages that may contain obvious spelling,…»

Use when interpreting user messages that may contain obvious spelling, grammar, speech-to-text, or casing errors, especially before acting on ambiguous instructions. Part spellcheck and part input normalizer: normalize low-risk natural-language errors for model correctness, retrieval, graphs, and embeddings while preserving exact identifiers, commands, filenames, URLs, config keys, code, quoted text, and other byte-sensitive strings.

ClawHub Agent Skills автор: eli maine v1.0.6 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при интерпретации сообщений пользователя, которые могут содержать явные ошибки в написании, грамматике, распознавании речи или регистре, особенно…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:109
      Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
      Do not silently run `pnpm build`; check scripts first, because `buidl` is inside a command. If no exact `buidl` script exists and `build` is the likely intended script, ask directly: "I found no `pnpm
      с отрицанием

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Use when interpreting user messages that may contain obvious spell… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2493 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only spellcheck and input-normalization skill with no executable code or hidden installation behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.