AC ai-post-detector
Детектор и гуманизатор ИИ для постов в LinkedIn и X. Обнаруживайте тексты, написанные ИИ (тире, модные словечки, артефакты разметки), и ошибки, убивающие охват (приманки для вовлечения, слабые крючки), перед публикацией, с точной цитатой и точным исправлением для каждого. Бесплатно, без API-ключа; полный продукт на https://socialnexis.com/mcp/ Используйте, когда пользователь просит проверить, оценить, очеловечить или де-ИИфицировать черновик поста в соцсети, обнаружить текст, написанный ИИ, или спрашивает «звучит ли это как написанное ИИ?»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI detector and humanizer for LinkedIn and X posts. Detect AI-written…»
AI detector and humanizer for LinkedIn and X posts. Detect AI-written text (em dashes, buzzwords, markdown artifacts) and reach-killing mistakes (engagement bait, weak hooks) before you publish, with the exact quote and exact fix for each. Free, no API key; full product at https://socialnexis.com/mcp/ Use when the user asks to check, score, humanize, or de-AI a social post draft, detect AI writing, or asks "does this sound AI-written?"
Детектор и гуманизатор ИИ для постов в LinkedIn и X.
Как процесс C 52/100 · 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 52/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 567 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 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.