SKILLEMALL.ai

AB autowriter

Автоматизированная система письма. Извлекает парадигму «цикл модификации-оценки» из цикла агента autoresearch, объединяет ее с механизмами де-ИИ humanizer в замкнутый цикл: черновик -> де-ИИ -> самооценка -> переписывание -> итерация. Встроенная возможность де-ИИ, постобработка не требуется. Для технических блогов, статей, объяснений документов, контента по ИИ/МО. Триггерные слова: autowriter, auto-write, iterative writing, karpathy-style, de-AI writing.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated writing system. Extracts the "modify-evaluate-loop" paradigm…»

Automated writing system. Extracts the "modify-evaluate-loop" paradigm from autoresearch's agent loop, fuses it with humanizer de-AI mechanisms into a closed loop: draft -> de-AI -> self-evaluate -> rewrite -> iterate. Built-in de-AI capability, no post-processing needed. For tech blogs, articles, paper explainers, AI/ML content. Trigger words: autowriter, auto-write, iterative writing, karpathy-style, de-AI writing.

ClawHub Agent Skills автор: lifei68801 v1.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 252 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматизированная система письма.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторТексты и документыИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 66
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3252 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 420 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Autowriter is a disclosed writing workflow that reads user-provided workspace sources and writes notes, drafts, and logs without evidence of hidden execution or data export.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.