SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB fact-checker

Проверяет утверждения, числа и факты в черновиках markdown на соответствие исходным данным. Используйте при: проверке статей, отчетов или документации на точность перед публикацией. Перекрестные ссылки с FINDINGS.md, живыми API, оцененными файлами выполнения, логами памяти и историей git.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verify claims, numbers, and facts in markdown drafts against source da…»

Verify claims, numbers, and facts in markdown drafts against source data. Use when: reviewing blog posts, reports, or documentation for accuracy before publication. Cross-references against FINDINGS.md, live APIs, scored run files, memory logs, and git history.

ClawHub Agent Skills автор: Nissan Dookeran v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 581 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Проверяет утверждения, числа и факты в черновиках markdown на соответствие исходным данным.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторТексты и документыДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 581 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local fact-checking helper whose file reads, localhost status check, and optional report output are disclosed and aligned with its purpose, with some operational cautions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.