SKILLEMALL.ai

BD novel-writer

Профессиональный движок для написания романов V3.2, поддерживает от коротких (3 главы) до сверхдлинных (5 млн слов). Встроенная квантификация ИИ-эффекта, четырехэтапная проверка качества, управление завязками, отслеживание состояния персонажей, возобновление с точки остановки. Автоматическая обрезка процесса в зависимости от количества слов: режим короткого рассказа (<10 глав) / режим повести (10-50 глав) / режим романа (50+ глав). Сценарии запуска: написать роман, синопсис романа, создание романа, написание веб-новеллы, длинный роман, миллион слов романа, планирование глав, создание персонажей, создание мира, детальный план романа, написание основного текста, продолжение романа, переписывание главы, проверка качества, импорт существующего романа. Ключевое ограничение: до завершения синопсиса запрещено приступать к написанию основного текста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业小说写作引擎V3.2,支持短篇(3章)到超长篇(500万字)。内置AI味量化检测、四层质检、伏笔管理、角色状态追踪、断点续传。 自动根据…»

专业小说写作引擎V3.2,支持短篇(3章)到超长篇(500万字)。内置AI味量化检测、四层质检、伏笔管理、角色状态追踪、断点续传。 自动根据字数裁剪流程:短篇模式(<10章)/ 中篇模式(10-50章)/ 长篇模式(50章+)。 触发场景:写小说、小说大纲、小说创作、网文写作、长篇小说、百万字小说、章节规划、 角色设定、世界观设定、小说细纲、写正文、续写小说、改写章节、检查质量、导入已有小说。 核心红线:大纲未完成前,禁止动笔写正文。

ClawHub Agent Skills автор: lwl2005 v3.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 568 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный движок для написания романов V3.2, поддерживает от коротких (3 главы) до сверхдлинных (5 млн слов). Встроенная квантификация ИИ-эффекта…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (novel-writer) не совпадает с папкой (novel-writer-engine)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 568 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 219 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only novel-writing workflow whose file reading and saving behavior matches its stated purpose, with some user-control caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.