SKILLEMALL.ai

AD anti-ai-slop

Комплексный набор инструментов для обнаружения и удаления паттернов письма, созданного ИИ, в текстах на китайском и английском языках. Используйте при черновиках, редактировании, проверке или оценке текста для устранения паттернов письма, сгенерированных ИИ. Охватывает: вводные фразы, шаблонные структуры, преувеличенную символику, рекламный язык, расплывчатые ссылки, пассивный залог, ложную причинность, проблемы с ритмом и специфичные для китайского языка паттерны ИИ (замена обобщенных эмоций, персонификация персонажа, выбор нулевой стоимости, декоративные детали, понимающие абзацы). Включает 50-балльную систему оценки для количественной оценки качества. Поддерживает обработку текстов на английском и китайском языках.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive AI writing pattern detection and removal toolkit for Chi…»

Comprehensive AI writing pattern detection and removal toolkit for Chinese and English prose. Use when drafting, editing, reviewing, or scoring text to eliminate AI-generated writing patterns. Covers: filler phrases, formulaic structures, inflated symbolism, promotional language, vague attributions, passive voice, false agency, rhythm issues, and Chinese-specific AI patterns (替换总结情绪、角色自白化、选择零成本、装饰性细节、懂事式段落). Includes 50-point scoring system for quantitative quality assessment. Supports both EN and ZH text processing.

ClawHub Agent Skills автор: Pinky-Le v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 915 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Комплексный набор инструментов для обнаружения и удаления паттернов письма, созданного ИИ, в текстах на китайском и английском языках.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 85Шаги. Шагов: 42, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 915 токенов

    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 522 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only writing style skill that helps revise Chinese and English prose, with no evidence of hidden code, data access, or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июн. 2026 г.