SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB deslop

Улучшайте, очеловечивайте, редактируйте или проверяйте тексты, звучащие как ИИ, роботизированные, общие, корпоративные или похожие на ChatGPT, сохраняя при этом голос автора.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deslop, humanize, edit, or audit AI-sounding, robotic, generic, corpor…»

Deslop, humanize, edit, or audit AI-sounding, robotic, generic, corporate, or ChatGPT-like copy while preserving the writer's voice.

ClawHub Agent Skills автор: Artur Schaback v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 241 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Улучшайте, очеловечивайте, редактируйте или проверяйте тексты, звучащие как ИИ, роботизированные, общие, корпоративные или похожие на ChatGPT, сохраняя при…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 4. 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 70/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (deslop) не совпадает с папкой (deslop-the-copy)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2241 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed writing-editing skill with no code execution, data access, or hidden side effects, though its broad triggers and strict style rule may affect ordinary copy-editing requests.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июл. 2026 г.