SKILLEMALL.ai

AC web-novel-writing-reference

Справочник по созданию веб-новелл — доменная нагрузка Universal Task OS. Предоставляет контрольный список задач по написанию (8 доменов, 62 типа задач), слоты для структурных требований, классические шаблоны, которые конвейер динамически оркестрирует исполнительным механизмом UTOS, а контентный механизм организует вывод по списку/шаблону. Охватывает весь процесс создания мира/структуры/системы персонажей/сюжетного конфликта/сцены/нарративного ритма/редактуры/коммерческой эксплуатации, особые измерения включают механизм сериализации, правила платформы (Qidian/Jinjiang/Fanqie/Feilu), показатели данных (коэффициент дочитывания/коллекций/рекомендательных голосов), алгоритмические рекомендации, плотность «крутых моментов», крючки интриги. Триггерные слова: 网络小说, 网文, 写小说, 连载, 章节, 大纲, 角色, 爽点, 伏笔, 黄金三章, 追读, 收藏, 推荐票, 签约, 上架, IP改编, novel, writing, fiction.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«网络小说创作知识参考库——Universal Task OS的领域负载物。提供写作任务清单(8域62种任务类型)、结构要求槽位、经典范本框架…»

网络小说创作知识参考库——Universal Task OS的领域负载物。提供写作任务清单(8域62种任务类型)、结构要求槽位、经典范本框架,由UTOS执行轴动态编排管线、内容轴按清单法/样本法组织产出。覆盖素材世界观/架构大纲/角色体系/情节冲突/场景正文/叙事节奏/修订润色/商业运营全流程,特有维度包括连载机制、平台规则(起点/晋江/番茄/飞卢)、数据指标(追读率/收藏比/推荐票)、算法推荐、爽点密度、悬念钩子。触发词:网络小说、网文、写小说、连载、章节、大纲、角色、爽点、伏笔、黄金三章、追读、收藏、推荐票、签约、上架、IP改编、novel、writing、fiction。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 704 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Справочник по созданию веб-новелл — доменная нагрузка Universal Task OS.

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

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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: 5. 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 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. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 704 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

  • +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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mainly a web-novel writing reference skill, but it tells the agent to automatically install and load another skill when activated.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.