SKILLEMALL.ai

AC novel-quality-checker

Проверка качества глав романа: 33-мерная проверка качества (объем, метки ИИ, шаблонные концовки, коэффициент повторов, соответствие плану и т. д.), поддержка проверки отдельных глав и пакетной проверки, проверка связности между главами, вывод 5-уровневого отчета о проверке. Сценарии использования: пользователь говорит «проверь качество главы X», «проверь», «посмотри, хороша ли эта глава», «пакетная проверка всех глав». НЕ для: создания, изменения контента — только проверка, не написание.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检查小说章节质量:33 维质量审核(字数、AI标记、模板化结尾、重复率、大纲符合度等), 支持单章和批量检查、跨章衔接检查,输出 5 层审核…»

检查小说章节质量:33 维质量审核(字数、AI标记、模板化结尾、重复率、大纲符合度等), 支持单章和批量检查、跨章衔接检查,输出 5 层审核报告。 使用场景:用户说"检查第X章质量"、"审核一下"、"看看这章行不行"、"批量检查所有章节"。 NOT for: 创作、修改内容——只审核不写作。

ClawHub Agent Skills автор: Shine8592 v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 350 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проверка качества глав романа: 33-мерная проверка качества (объем, метки ИИ, шаблонные концовки, коэффициент повторов, соответствие плану и т.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникИнфраструктуратип 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
57/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 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
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 350 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

  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local Chinese novel quality-checking skill that reads user-specified chapter files and reports metrics without hidden transfer, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.