AC zkrj-aigc-detect
Когда пользователь спрашивает, сгенерировано ли изображение, текст, аудио/видео или документ с помощью ИИ (обнаружение AIGC/водяных знаков), используйте этот навык для прямого запуска обнаружения 睿小鉴 через серверный HTTP API и сообщите вывод с уверенностью и доказательствами. Все возможности реализуются через вызов серверного HTTP API (не зависит от сервера MCP). Используйте, когда пользователь просит «проверить, сгенерировано ли это изображение/текст/файл с помощью ИИ», запрашивает вероятность/основание/водяной знак ИИ-генерации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user asks whether an image, text, audio/video, or document is…»
When the user asks whether an image, text, audio/video, or document is AI-generated (AIGC/watermark detection), use this skill to run 睿小鉴 detection directly via the backend HTTP API and report the conclusion with confidence and evidence. 全部能力通过后端 HTTP API 调用完成（不依赖 MCP server）。 当用户要求「检测这张图/这段文本/这个文件是不是 AI 生成」、查 AI 生成概率/依据/水印时使用。
Когда пользователь спрашивает, сгенерировано ли изображение, текст, аудио/видео или документ с помощью ИИ (обнаружение AIGC/водяных знаков), используйте этот…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 2. 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 55/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (zkrj-aigc-detect) не совпадает с папкой (zkrj-aigc-detection)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1757 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 329 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.