SKILLEMALL.ai

BF humanizer-zh

Удаляет следы ИИ-генерации из текста. Используйте, когда пользователь говорит «отполировать», «переписать», «убрать ИИ-стиль», «сделать более человечным», «не так механически», «естественнее», «с человеческим оттенком». Также используется для: редактирования электронных писем/текстов/статей/отчетов, проверки контента, сгенерированного ИИ, оптимизации стиля письма, чтобы текст меньше походил на машинный. На основе руководства Википедии «Признаки ИИ-письма» обнаруживает и исправляет: преувеличенные метафоры, рекламный язык, неясные ссылки, трехчастную структуру, ИИ-лексику, отрицательные параллелизмы, злоупотребление тире.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«去除文本中的 AI 生成痕迹。当用户说"润色"、"改写"、"去 AI 味"、"更像人写的"、 "不要太机械"、"自然一点"、"有人味"时使用…»

去除文本中的 AI 生成痕迹。当用户说"润色"、"改写"、"去 AI 味"、"更像人写的"、 "不要太机械"、"自然一点"、"有人味"时使用。也用于:编辑邮件/文案/文章/报告、 审阅 AI 生成内容、优化写作风格、让文字不那么像机器生成的。基于维基百科"AI 写作特征"指南, 检测并修复:夸大象征、宣传语言、模糊归因、三段式、AI 词汇、否定式排比、破折号滥用。

ClawHub Agent Skills автор: ken0122 v2.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 252 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Удаляет следы ИИ-генерации из текста.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/full-patterns.md

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/full-patterns.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  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: 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/full-patterns.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/full-patterns.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/full-patterns.md
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (humanizer-zh) не совпадает с папкой (elatia-humanizer-zh)
  • 100Шаги. Шагов: 57
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1252 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed Chinese writing-editing skill with no executable code, network behavior, credential access, persistence, or hidden destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.