AC humanize-chinese
Обнаружение и очеловечивание сгенерированного ИИ китайского текста. Более 20 категорий обнаружения, взвешенная оценка от 0 до 100 с анализом на уровне предложений, 7 стилей преобразования (повседневный/чжиху/сяохуншу/вичат/академический/литературный/вэйбо), реструктуризация предложений, контекстно-зависимая замена. Снижение доли AIGC в академических статьях для CNKI/VIP/Wanfang (知网/维普/万方 AIGC 检测降重), 10 академических измерений обнаружения, более 120 замен академических выражений, добавление смягчающих формулировок. Чистый Python, без зависимостей. v2.1.0 Используйте, когда пользователь говорит: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "reduce AIGC score", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ detection categorie…»
Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ detection categories, weighted 0-100 scoring with sentence-level analysis, 7 style transforms (casual/zhihu/xiaohongshu/wechat/academic/literary/weibo), sentence restructuring, context-aware replacement. Academic paper AIGC reduction for CNKI/VIP/Wanfang (知网/维普/万方 AIGC 检测降重), 10 academic detection dimensions, 120+ scholarly expression replacements, hedging language injection. Pure Python, no dependencies. v2.1.0 Use when user says: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "reduce AIGC score", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测"
Обнаружение и очеловечивание сгенерированного ИИ китайского текста.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 15. 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 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 59
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1009 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Тестов 5, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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
- -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 735 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.