SKILLEMALL.ai

AC clean-user-facing-text

Очищает и дорабатывает авторизованный текст на естественном языке для читателей, проверяя подозрительные невидимые символы Unicode и переписывая прозу с сохранением фактов, смысла и стиля автора. Используйте, когда пользователь просит очистить, очеловечить, отполировать или доработать статьи, рукописи, отчеты, документацию, электронные письма, описания продуктов, текст интерфейса, Markdown или HTML-прозу, или когда правило проекта или файл инструкций явно требуют этого рабочего процесса. Не используйте для задач, связанных только с кодом, или для сокрытия авторства; оставляйте код, команды, идентификаторы, пути, API, формулы, цитаты, обязательные раскрытия и дословные цитаты без изменений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Clean and finalize authorized natural-language text intended for reade…»

Clean and finalize authorized natural-language text intended for readers by auditing suspicious invisible Unicode and rewriting prose while preserving facts, meaning, and the writer's voice. Use when the user asks to clean, humanize, polish, or finalize articles, manuscripts, reports, documentation, emails, product copy, UI text, Markdown, or HTML prose, or when a project rule or instruction file explicitly requires this workflow. Don't use for code-only tasks or undisclosed authorship evasion; leave code, commands, identifiers, paths, APIs, formulas, citations, required disclosures, and verbatim quotations unchanged.

guillaumemeyer/watermarks-remover Agent Skills автор: guillaumemeyer MIT 10 файлов · 5 скриптов тело ≈ 3 303 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Очищает и дорабатывает авторизованный текст на естественном языке для читателей, проверяя подозрительные невидимые символы Unicode и переписывая прозу с…

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

АнализаторРазработкаДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
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

    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: 10. 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 35
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3303 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 625 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.