BC douyin-sensitive-check
Проверка запрещенных и чувствительных слов для Douyin/коротких видео (версия с локальной базой данных, без API Key). Ежедневно при первом использовании автоматически обновляется локальный кэш из общедоступной базы данных GitHub, обеспечивая автономную проверку соответствия текстов. Поддерживает слияние нескольких баз данных (предельные слова для рекламы, слова, ограничивающие трафик платформы, терроризм, порнография, оружие и т. д.). Сценарии использования: (1) автоматическая проверка запрещенных слов после создания текста для короткого видео, (2) когда пользователь просит проверить текст на наличие проблем, (3) проверка соответствия контента для Douyin/Kuaishou/Bilibili, (4) самостоятельная проверка сценариев для прямых трансляций. Триггеры: запрещенные слова, чувствительные слова, проверка, соответствие, контроль трафика Douyin, слова, ограничивающие трафик, можно ли публиковать.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«抖音/短视频违禁词和敏感词检测（本地词库版，无需 API Key）。每天首次使用自动从 GitHub 开源词库更新本地缓存，离线检测文案合规…»
抖音/短视频违禁词和敏感词检测（本地词库版，无需 API Key）。每天首次使用自动从 GitHub 开源词库更新本地缓存，离线检测文案合规性。支持多词库合并（广告极限词、平台限流词、暴恐、色情、涉枪涉爆等）。使用场景：(1) 生成短视频文案后自动检测违禁词，(2) 用户要求检查某段文字是否有问题，(3) 抖音/快手/B站内容合规审核，(4) 直播话术自查。触发词：违禁词、敏感词、检测、合规、抖音风控、限流词、能不能发。
Проверка запрещенных и чувствительных слов для Douyin/коротких видео (версия с локальной базой данных, без API Key).
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Обфускация
obf-hex-escape-chainscripts/update_words.py:40Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)("bigdata-labs/sensitive-stop-words", "涉枪涉爆违法信息关键词", "https://raw.githubusercontent.com/bigdata-labs/sensitive-stop-words/master/%E6%B6%89%E6%9E%AA%E6%B6%89%E7%88%86%E8%BF%9D%E6%B3%95%E4%BF%A1%E6%81%Aв кавычках
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 315 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.