SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC content-refiner

Переписыватель контента — это инструмент для переписывания однотипного контента, решающий проблемы проверки на плагиат и оригинальности. Поддерживает глубокое переписывание с помощью LLM, адаптацию к стилям 8 платформ, проверку на уникальность SimHash, оригинальность до 99%. Основные возможности: - Двухрежимный движок переписывания (LLM/локальный) - Точная адаптация к стилям 8 платформ - Проверка на уникальность SimHash по расстоянию Хэмминга - Автоматическое понижение уровня и отслеживание изменений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容洗稿师是一款同质化内容改写工具,解决内容查重与原创度问题。 支持LLM深度改写、8平台风格适配、SimHash去重检测,原创度达99%。…»

内容洗稿师是一款同质化内容改写工具,解决内容查重与原创度问题。 支持LLM深度改写、8平台风格适配、SimHash去重检测,原创度达99%。 核心能力: - 双模式改写引擎(LLM/本地) - 8平台风格精准适配 - SimHash汉明距离去重 - 自动降级与变更明细追踪

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 317 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 36 ч назад

Переписыватель контента — это инструмент для переписывания однотипного контента, решающий проблемы проверки на плагиат и оригинальности.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 0. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "suggested_price"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_rationale"

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: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3317 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This content rewriting skill is not clearly malicious, but it asks for broad command access and optional external LLM processing without tight limits for a text-focused tool.
LLM: suspicious (medium) · 22 июл. 2026 г.