SKILLEMALL.ai

CC lawyerscrib

LLM пишут юридические тексты, которые выглядят как юридические, но не являются таковыми. Пустые фразы, расплывчатые ссылки, систематическое уклонение, декоративная латынь: практикующий юрист распознает эти приемы за три строки. Судья тоже. LawyerScrib — это навык для Claude Code и Cursor, который устраняет эти следы. Он сканирует 17 типичных паттернов ИИ-письма, применяемых к французскому праву (заключения, консультации, записки, электронные письма, акты), и переписывает каждый фрагмент, чтобы вернуть тон адвоката, который аргументирует, а не модели, которая пишет. Результат: вовлеченный, точный текст с указанием источников и четкой позицией. Не нейтральный текст, который «остается в распоряжении для любых дополнений».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Les LLM écrivent du juridique qui ressemble à du juridique sans en êtr…»

Les LLM écrivent du juridique qui ressemble à du juridique sans en être. Formules creuses, attributions vagues, hedging systématique, latin décoratif : un praticien repère ces tics en trois lignes. Un juge aussi. LawyerScrib est un skill pour Claude Code et Cursor qui nettoie ces traces. Il scanne 17 patterns typiques de l'écriture IA appliquée au droit français (conclusions, consultations, notes, mails, actes) et réécrit chaque passage pour retrouver le ton d'un avocat qui argumente, pas d'un modèle qui rédige. Le résultat : un texte engagé, précis, avec des références sourcées et une position claire. Pas un texte neutre qui "reste à disposition pour tout complément".

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 4 файла тело ≈ 4 047 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 84 мин назад

LLM пишут юридические тексты, которые выглядят как юридические, но не являются таковыми.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 4. 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 52/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lawyerscrib) не совпадает с папкой (humaniseur-juridique-gary-haas)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4047 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 30

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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 677 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.