SKILLEMALL.ai

AD style-fingerprint

Анализ и сохранение отпечатков китайского писательского стиля. Извлекает синтаксические шаблоны, лексические предпочтения, риторические особенности из текста. Сохраняет отпечатки в ./fingerprints/ для использования писательскими агентами. Без внешних зависимостей — чистая реализация на Python. 分析和保存中文写作风格指纹。从文本中提取句法模式、词汇偏好、修辞特征。 将指纹保存到 ./fingerprints/ 目录供写作助手使用。 无外部依赖 - 纯 Python 实现。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze and save Chinese writing style fingerprints. Extracts syntax…»

Analyze and save Chinese writing style fingerprints. Extracts syntax patterns, lexical preferences, rhetorical features from text. Saves fingerprints to ./fingerprints/ for writing agents to use. No external dependencies - pure Python implementation. 分析和保存中文写作风格指纹。从文本中提取句法模式、词汇偏好、修辞特征。 将指纹保存到 ./fingerprints/ 目录供写作助手使用。 无外部依赖 - 纯 Python 实现。

ClawHub Agent Skills автор: noah v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 463 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ и сохранение отпечатков китайского писательского стиля.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторРазработкаИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

    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 "commands"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 463 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 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This writing-style skill is not clearly malicious, but it gives agents broader local file read, write, and delete capability than the documentation makes obvious.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.