SKILLEMALL.ai

BC humanizer-pl

Удаляет следы ИИ-письма из польского текста. Используйте при редактировании или просмотре текста, чтобы он звучал более естественно и по-человечески. Основано на руководстве Википедии «Признаки ИИ-письма» и шаблонах, специфичных для польского языка. Обнаруживает и исправляет: напыщенность смысла, рекламный язык, поверхностный анализ с причастиями, неясные присвоения, злоупотребление тира́ми, правило трёх, ИИ-лексику, негативные параллелизмы и чрезмерные связующие фразы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Usuwa ślady pisania AI z polskiego tekstu. Używaj przy edycji lub prze…»

Usuwa ślady pisania AI z polskiego tekstu. Używaj przy edycji lub przeglądaniu tekstu, aby brzmiał bardziej naturalnie i po ludzku. Oparte na przewodniku Wikipedii „Signs of AI writing" oraz wzorcach specyficznych dla polszczyzny. Wykrywa i naprawia: napuszanie znaczenia, język promocyjny, powierzchowne analizy z imiesłowami, niejasne przypisania, nadużycie myślników, regułę trzech, słownictwo AI, negatywne paralelizmy i nadmierne frazy łączące.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 4 770 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Удаляет следы ИИ-письма из польского текста.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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: 2. 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 60/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4770 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.