SKILLEMALL.ai

BC novel-factory

Создание веб-новелл по полному циклу с помощью мастера новелл «初五»: обсудите направление, автоматическая генерация полных творческих подсказок → план → планирование по главам → генерация по главам → девятимерная проверка → экспорт в Word одним нажатием. Встроенная система памяти предотвращает забывание сюжета. Эксклюзивно включает правила безопасности платформы «番茄小说», методы решения реальных проблем и методологию ключевых точек трафика (опыт практического применения «豆包seed»). Позиционирование против культивации успеха: не для того, чтобы помочь вам писать, а для того, чтобы ИИ работал на вас. Ключевые слова: ИИ пишет новеллы, веб-новеллы, генерация новелл.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用初五小说工匠的完整流程创作爽文小说:聊个方向,自动生成完整创作提示词→大纲→卷级规划→逐章生成→九维审查→一键Word。内置记忆系统防吃书…»

用初五小说工匠的完整流程创作爽文小说:聊个方向,自动生成完整创作提示词→大纲→卷级规划→逐章生成→九维审查→一键Word。内置记忆系统防吃书。独家含番茄小说合规红线+现实解谜写法+流量节点方法论(豆包seed终审实战沉淀)。反成功学定位:不是帮你写,是AI给你打工。 触发词:AI写小说、网文、小说生成。

ClawHub Agent Skills автор: lingyu9495-source v1.2.1 MIT-0 13 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 931 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Создание веб-новелл по полному циклу с помощью мастера новелл «初五»: обсудите направление, автоматическая генерация полных творческих подсказок → план →…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 13. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 86
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2931 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 19. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 64 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 86 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Chinese novel-writing skill that writes story drafts and memory files locally, with a reset option that can delete prior generated Markdown files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 сент. 2026 г.