AB detect-ai-text
Оценивайте, был ли текст документа написан ИИ, с лингвистическими признаками и честным отказом от оценки нетекстового контента. Используйте, когда пользователь спрашивает, был ли эссе, отчет, резюме, заявка или статья сгенерированы ИИ — для сортировки, а не для доказательства.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Estimate whether a document's prose was written by AI, with the lingui…»
Estimate whether a document's prose was written by AI, with the linguistic tells and honest abstention on non-prose. Use when the user asks whether an essay, report, CV, submission, or article was AI-generated — for triage, not proof.
Оценивайте, был ли текст документа написан ИИ, с лингвистическими признаками и честным отказом от оценки нетекстового контента.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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-long-hermesdescription 234 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "risk" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source_repo" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source_type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "date_added" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "license_source"
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 777 токенов
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.