SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF humanize-mba-text

Удаление следов генерации ИИ из китайского текста, чтобы он больше соответствовал естественному стилю письма диссертаций китайских MBA. Активируется, когда пользователь упоминает такие ключевые слова, как "убрать следы ИИ", "убрать следы написания ИИ", "переписать диссертацию MBA", "сделать этот текст похожим на написанный человеком", "убрать машинный стиль". Применяется, когда необходимо снизить ИИ-характеристики текста и повысить естественность академического письма.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«去除中文文本中的 AI 生成痕迹，使其更符合中国 MBA 毕业论文的自然写作风格。当用户提到"去 AI 痕迹"、"去除 AI 写作痕迹"、"…»

去除中文文本中的 AI 生成痕迹，使其更符合中国 MBA 毕业论文的自然写作风格。当用户提到"去 AI 痕迹"、"去除 AI 写作痕迹"、"MBA 论文改写"、"让这段文字更像人写的"、"去除机器感"等关键词时触发。适用于需要降低文本 AI 特征、提升学术写作自然度的场景。

ClawHub Agent Skills автор: Big Stephen v1.5.0 MIT-0 51 файл тело ≈ 1 834 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Удаление следов генерации ИИ из китайского текста, чтобы он больше соответствовал естественному стилю письма диссертаций китайских MBA.

Как процесс F 36/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/categories/*.toml, scripts/rule_loader.iter_regex_categories, references/rules/**/*.toml

ПроцедураИсследованиятип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
36/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/categories/*.toml, scripts/rule_loader.iter_regex_categories, references/rules/**/*.toml
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 51. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/categories/*.toml
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/rule_loader.iter_regex_categories
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/rules/**/*.toml

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/rules/categories/*.toml, scripts/rule_loader.iter_regex_categories, references/rules/**/*.toml
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/rules/categories/*.toml, scripts/rule_loader.iter_regex_categories, references/rules/**/*.toml
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (humanize-mba-text) не совпадает с папкой (humanize-mba-text-skill)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1834 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does not look like malware, but it is explicitly built to reduce AI-detection and plagiarism-check signals in MBA thesis text.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.