SKILLEMALL.ai

AC elite-writing-id

Используйте, когда пользователь просит написать или исправить текст на индонезийском языке — подписи/статусы (WhatsApp, Telegram, Instagram), посты/треды, статьи/блоги, электронные письма (холодные/рассылки/ответы), продающие страницы/лендинги, рекламу, техническую документацию (README/учебники/белые книги) или художественную литературу/сторителлинг бренда. Также активен, когда пользователь просит «создать копию», «отредактировать мой текст», «цепляющий хук» или «исправить статью, чтобы она продавала».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gunakan saat user meminta penulisan atau perbaikan teks berbahasa Indo…»

Gunakan saat user meminta penulisan atau perbaikan teks berbahasa Indonesia — caption/status (WhatsApp, Telegram, Instagram), postingan/thread, artikel/blog, email (cold/newsletter/balasan), sales page/landing page, iklan, dokumentasi teknis (README/tutorial/whitepaper), atau fiksi/storytelling brand. Aktif juga saat user minta 'buatkan copy', 'reviewer tulisanku', 'hook yang narik', atau 'perbaiki artikel biar jualan'.

ClawHub Agent Skills автор: Suga Nick v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 167 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь просит написать или исправить текст на индонезийском языке — подписи/статусы (WhatsApp, Telegram, Instagram), посты/треды…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторWhatsAppTelegramМаркетингТексты 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
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2167 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 30. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 32 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a writing-assistance skill for Indonesian text, with no install-time code, credentials, background behavior, or hidden high-impact actions found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.