AC anti-ai-foolish
Предварительная проверка статей на "искусственность" для китайских лонгридов (公众号/自媒体评论). Обнаруживает и удаляет признаки ИИ-генерации, используя 1108 правил, проверенных A/B-тестированием на 52 реальных фрагментах, размеченных детектором Tencent Zhuque. Используйте, когда пользователь просит "убрать ИИ-признаки", "убрать ИИ", "снизить ИИ-процент", "финальная проверка/проверить статью" перед публикацией, или упоминает, что статья была помечена или отклонена WeChat (微信打回) или Zhuque (朱雀) как сгенерированная ИИ — даже если он просто говорит "посмотри эту статью".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Pre-publish AI-flavor gatekeeper for Chinese long-form articles (公众号/自…»
Pre-publish AI-flavor gatekeeper for Chinese long-form articles (公众号/自媒体评论). Detects and removes AI-writing tells using 1,108 rules that were A/B-validated on 52 real Tencent Zhuque detector-labeled fragments. Use whenever the user asks to 去AI味, 去AI, 降AI率, 终检/检查一篇文章 before publishing, or mentions an article was flagged or rejected by WeChat (微信打回) or Zhuque (朱雀) as AI-generated — even if they only say "这篇文章帮我看看".
Предварительная проверка статей на "искусственность" для китайских лонгридов (公众号/自媒体评论).
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 26. 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 61/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1231 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.