SKILLEMALL.ai

AB notes-humanizer

Убирает паттерны ИИ-письма из текста и переписывает его, чтобы он звучал естественно по-человечески, удаляя статистические шаблоны и добавляя конкретные сигналы, которые производят человеческие писатели. Используйте, когда черновик читается как сгенерированный ИИ, излишне отполированный или ритмически однообразный — включая посты в блогах, электронные письма, посты в LinkedIn или любую прозу, которая должна звучать так, как будто ее написал реальный человек. Создает аудит паттернов, сравнение бок о бок, детализированный журнал изменений и чистый переписанный вывод, готовый к вставке.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Strips AI writing patterns from text and rewrites it to sound genuinel…»

Strips AI writing patterns from text and rewrites it to sound genuinely human by removing statistical defaults and injecting the specific signals that human writers produce. Use when a draft reads as AI-generated, over-polished, or rhythmically uniform — including blog posts, emails, LinkedIn posts, or any prose that needs to sound like a real person wrote it. Produces a pattern audit, side-by-side comparison, itemised change log, and clean rewritten output ready to paste.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 2 087 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Убирает паттерны ИИ-письма из текста и переписывает его, чтобы он звучал естественно по-человечески, удаляя статистические шаблоны и добавляя конкретные…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 1. 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 72/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2087 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.