SKILLEMALL.ai

AF response-tone-polisher

Редактирует ответные письма, преобразуя оборонительный или резкий язык в профессиональную, вежливую академическую прозу. Преобразует фразы вроде «Я не буду это исправлять» в «Мы с уважением считаем, что исходные данные достаточно подтверждают…», чтобы избежать конфликта с рецензентом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Polishes response letters by transforming defensive or harsh language…»

Polishes response letters by transforming defensive or harsh language into professional, courteous academic prose. Converts phrases like "I will not correct this" into "We respectfully believe the original data sufficiently supports..." to avoid reviewer conflict.

ClawHub Hermes автор: ewankeynes v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 087 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Редактирует ответные письма, преобразуя оборонительный или резкий язык в профессиональную, вежливую академическую прозу.

Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/

ГенераторИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
54/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/
Инструменты и файлы вес 18
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 264 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk_level"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "owner"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "reviewer"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/examples/
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2087 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local writing tool for polishing reviewer responses, with ordinary user-directed file input and output risks but no hidden or malicious behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.