BC removeai
Удаляет признаки генерации текста искусственным интеллектом из текста. Используется при редактировании или проверке текста, чтобы сделать его более естественным и приближенным к стилю письма человека. Этот инструмент разработан на основе комплексного руководства Википедии «Распознавание признаков текста, сгенерированного искусственным интеллектом» и исследований по обнаружению ИИ-текста в Китае (обнаружение AIGC от CNKI, исследования в научных журналах и т. д.). Он может распознавать и исправлять следующие текстовые признаки: символические выражения с преувеличенным смыслом, маркетинговый язык, поверхностный анализ форм на -ing, нечеткие атрибуции, злоупотребление тире, правило трех, эксклюзивные слова ИИ, отрицательные параллельные структуры, чрезмерные связующие слова, чрезмерное использование китайских частиц «了/的», шаблоны фиксированных предложений и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«移除文本中人工智能生成写作的特征。在编辑或审阅文本时使用， 可让文本表达更自然、更贴近人工写作风格。本工具基于维基百科《人工智能生成文本特征…»
移除文本中人工智能生成写作的特征。在编辑或审阅文本时使用， 可让文本表达更自然、更贴近人工写作风格。本工具基于维基百科《人工智能生成文本特征识别》 综合指南及国内AI文本检测研究（知网AIGC检测、学术期刊研究等）开发，可识别并修正以下文本特征： 意义夸大的象征表达、营销式语言、表面化的-ing形式分析、模糊归因、破折号滥用、凑三原则、 AI专属词汇、否定式平行结构、过度连接词、中文特有的"了/的"过度使用、固定句式模板等。
Удаляет признаки генерации текста искусственным интеллектом из текста.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 688 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.