SKILLEMALL.ai

BB gaslighting-detector

Детектор газлайтинга — ИИ-анализатор сообщений и разговоров, которые заставляют вас сомневаться в своей памяти, суждениях или эмоциональной реальности. Он выявляет газлайтинг, манипуляции, перекладывание вины, паттерны нарциссического абьюза, эмоциональное насилие, тактики токсичных партнеров и принудительный контроль, а затем помогает вам документировать доказательства, устанавливать границы и безопасно реагировать. 煤气灯操控识别、narcissist 识别、narcissistic abuse、情感操纵、毒性关系预警.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gaslighting Detector is an AI pattern checker for messages and convers…»

Gaslighting Detector is an AI pattern checker for messages and conversations that leave you doubting your memory, judgment, or emotional reality. It spots gaslighting, manipulation, blame shifting, narcissist and narcissistic abuse patterns, emotional abuse, toxic partner tactics, and coercive control, then helps you document evidence, set boundaries, and respond safely. 煤气灯操控识别、narcissist 识别、narcissistic abuse、情感操纵、毒性关系预警。

ClawHub Agent Skills автор: wes v1.0.2 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 079 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Детектор газлайтинга — ИИ-анализатор сообщений и разговоров, которые заставляют вас сомневаться в своей памяти, суждениях или эмоциональной реальности.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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
  • 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: 4. 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 67/100

  • 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1079 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a text-only relationship-pattern checker, but its included publish script can push code and publish this package under a mismatched ReplyHer slug.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.