BF stop-slop-zh
При написании, составлении, генерации, редактировании любых китайскоязычных текстов или абзацев, предназначенных для чтения человеком, используйте этот Skill — для WeChat Official Accounts, блогов, Zhihu, Xiaohongshu, технических документов, технических решений, проектных документов, README, официальных документов, научных аннотаций, описаний продуктов, ретроспектив, предложений, пресс-релизов, электронных писем. Независимо от того, пишете ли вы новый текст с нуля, или редактируете, или проверяете черновик, перед завершением, утверждением, передачей или публикацией любого китайскоязычного текста необходимо вызвать его: он распознает и устраняет типичные следы написания текстов ИИ на китайском языке — клише, тройные параллельные конструкции, номинализацию, абстрактные подлежащие, золотые фразы в конце, восьмичастную структуру «общее-частное-общее», пунктуационные отпечатки, шаблонные заголовки — чтобы текст читался так, будто его говорит человек, а не генерирует ИИ. Короче говоря: если в результате этой задачи есть хотя бы один абзац на китайском языке, предназначенный для чтения человеком, активируйте этот Skill.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«写、起草、生成、润色任何面向人读的中文文章或段落时，都要用本 Skill——公众号、博客、知乎、小红书、技术文档、技术方案、设计文档、REA…»
写、起草、生成、润色任何面向人读的中文文章或段落时，都要用本 Skill——公众号、博客、知乎、小红书、技术文档、技术方案、设计文档、README、公文、学术摘要、产品文案、复盘、提案、新闻稿、邮件。无论是从零写新稿，还是改稿、审稿，只要在产出中文长文，写完、定稿、交付、发布前都必须调用它过一遍：它识别并消除中文 AI 写作的典型痕迹——套话、排比三件套、名词化、抽象主语、金句收尾、总分总八股、标点指纹、标题套路——让文本读起来像有人在说话，而不是 AI 在生成。简言之：只要这次任务的产物里有一段是要给人读的中文，就触发本 Skill。
При написании, составлении, генерации, редактировании любых китайскоязычных текстов или абзацев, предназначенных для чтения человеком, используйте этот Skill…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/examples.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/examples.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
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1356 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.