SKILLEMALL.ai

AC novelforge

Универсальная система для создания и повествования романов. Предназначена для коротких, средних и длинных сериалов. Использует SOP для создания историй для согласования тем, для оценки масштабируемости, для утверждения общего плана и мира; использует автоматизированный конвейер для создания нативной Wiki в формате Markdown, проверки чертежей, компиляции контекста, составления основного текста, двойной независимой проверки и урегулирования фактов; поддерживает двухэтапное извлечение и построение пользовательского повествовательного движка из корпуса романов или статей. Активируется, когда пользователь вводит «утверждение новой книги», «создание истории», «разработка мира», «планирование общего плана», «оценка масштаба», «согласование темы», «написать роман», «написать следующую главу», «написать главу X», «переписать», «добавить зацепку/крючок», «планирование структуры», «проверка качества», «завершение главы», «продолжить конвейер», «приостановить написание» или запрашивает «извлечь движок на основе романа/статьи», «построить повествовательный движок» и любые другие задачи по созданию романов и построению движка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用小说创作与叙事引擎系统。面向短篇、中篇与长篇连载等各类小说,通过故事筑基 SOP 驱动题材对齐、规模承载力评估、总纲与世界观立项;通过自…»

通用小说创作与叙事引擎系统。面向短篇、中篇与长篇连载等各类小说,通过故事筑基 SOP 驱动题材对齐、规模承载力评估、总纲与世界观立项;通过自动化流水线驱动原生 Markdown Wiki 构建、蓝图校验、上下文编译、正文起草、双独立审查与事实结算;支持从小说或文章语料中两阶段提炼与构建自定义叙事引擎。当用户输入包括「新书立项」「故事筑基」「设计世界观」「规划总纲」「规模评估」「题材对齐」「写小说」「写下一章」「写第X章」「改写」「补充伏笔/钩子」「规划大纲」「检查质量」「章节结算」「继续流水线」「暂停写作」,或要求「参考某小说/文章提炼引擎」「构建叙事引擎」等任意小说创作与引擎构建任务时触发。

ClawHub Agent Skills автор: fize v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 642 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Универсальная система для создания и повествования романов.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип 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
C
53/100
Есть пробелы
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
  • 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: 70. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 642 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
  • medium Тестов 7, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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
  • -33 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 300 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 31)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent novel-writing skill, but it needs Review because some local file tools are under-scoped and can modify, read, or delete outside the intended project boundary.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.