CF humanize-korean
Обрабатывает корейский текст, написанный ИИ (ChatGPT·Claude·Gemini), чтобы он звучал как написанный человеком. Обнаруживает и классифицирует 85 ИИ-паттернов в 10 категориях, таких как неестественный перевод, чрезмерные английские цитаты, механическое параллельное построение, злоупотребление идиомами, пассивный залог, чрезмерное использование союзов, однообразный ритм, чрезмерное использование эмодзи/маркеров. Переписывает только стиль, ритм и выражения, делая их естественными, не затрагивая содержание. Триггеры — «убери ИИ-оттенок», «ИИ-редактура», «удали оттенок ChatGPT», «исправь переводной стиль», «как будто написал человек», «humanize Korean». Не занимается простой корректурой, переводом или добавлением контента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI(ChatGPT·Claude·Gemini)가 쓴 한글 텍스트를 사람이 쓴 글처럼 윤문한다. 번역투·영어 인용 과다·기계적…»
AI(ChatGPT·Claude·Gemini)가 쓴 한글 텍스트를 사람이 쓴 글처럼 윤문한다. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동 남용·접속사 남발·리듬 균일·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 85개 AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스럽게 재작성한다. 트리거 — "AI 티 없애줘", "AI 윤문", "ChatGPT 티 제거", "번역투 고쳐", "사람이 쓴 것처럼", "humanize Korean". 단순 맞춤법 교정·번역·내용 추가는 대상 아님.
Обрабатывает корейский текст, написанный ИИ (ChatGPT·Claude·Gemini), чтобы он звучал как написанный человеком.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/quick-rules.md, references/ai-tell-taxonomy.md, references/rewriting-playbook.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 1. 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/quick-rules.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/ai-tell-taxonomy.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/rewriting-playbook.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/quick-rules.md, references/ai-tell-taxonomy.md, references/rewriting-playbook.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 577 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 289 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.