feat(skills): добавлен скилл ai-text-lint

- Зачем: - нужен инструмент для проверки текстов на типичные признаки AI-генерации перед публикацией. - Что: - создан SKILL.md с workflow линтера (диагностика без автоправок, контекстная severity). - создана база паттернов references/patterns.md (20 паттернов в 6 категориях: пунктуация, лексика, структура, тон, резюме, связки). - матрица severity по трём контекстам: article, message, resume. - Проверка: - вызвать /ai-text-lint на произвольном тексте.
2026-04-05 11:28:09 +03:00
1 parent 76e6b293c8
commit e11258b51d
@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+name: ai-text-lint
+description: "Проверяет текст на признаки AI-генерации и выдаёт отчёт с конкретными находками. Используй этот скилл, когда пользователь просит проверить текст на AI-маркеры, \"почистить\" текст от признаков ИИ, проверить статью/письмо/резюме перед публикацией или отправкой, найти AI-паттерны, сделать текст более человечным, убрать следы ИИ. Также используй, когда пользователь упоминает: lint, линт, humanize, гуманизация, проверка стиля, AI-маркеры, признаки ИИ, ИИ-стиль. Скилл работает с русскими и английскими текстами."
+---
+
+# AI Text Lint
+
+Скилл для проверки текста на типичные признаки AI-генерации. Работает как линтер: анализирует текст, находит конкретные проблемы, выдаёт отчёт. Не переписывает текст автоматически — решение о правках остаётся за пользователем.
+
+## Принципы работы
+
+1. **Только диагностика.** Скилл выдаёт отчёт, а не переписанный текст. Пользователь сам решает, что исправлять.
+2. **Конкретика.** Каждая находка — точная цитата из текста + объяснение, почему это маркер + вариант замены или рекомендация.
+3. **Контекстуальность.** Не все паттерны одинаково критичны. Em dash в статье на Хабре — мелочь. Em dash в Slack-сообщении — красный флаг. Severity зависит от контекста.
+4. **Без паранойи.** Одиночное срабатывание — не приговор. Проблема в кластерах: три-четыре маркера в одном абзаце.
+
+## Workflow
+
+### Шаг 1: Определить контекст
+
+Спросить пользователя (если не очевидно из разговора), для чего текст:
+- **article** — статья, блог-пост, документация (Хабр, README, техническая проза)
+- **message** — переписка с коллегами (Slack, Telegram, email)
+- **resume** — резюме, сопроводительное письмо
+
+Контекст влияет на severity паттернов. Подробности — в `references/patterns.md`, раздел "Матрица severity".
+
+### Шаг 2: Прогнать текст
+
+Используя базу паттернов из `{baseDir}/references/patterns.md`, пройтись по тексту и для каждой находки зафиксировать:
+- Какой паттерн сработал (ID и название)
+- Точная цитата из текста (выделить проблемный фрагмент)
+- Severity в данном контексте (🔴 high / 🟡 medium / 🟢 low)
+- Почему это маркер (коротко, одно предложение)
+- Что можно сделать (конкретная рекомендация или вариант замены)
+
+### Шаг 3: Сформировать отчёт
+
+Формат отчёта:
+
+```
+## Результаты проверки
+
+**Контекст:** [article / message / resume]
+**Общая оценка:** [краткий вердикт — сколько находок, общее впечатление]
+
+### Находки
+
+1. 🔴 **[ID паттерна]: [Название]**
+   > [цитата из текста, проблемный фрагмент выделен **жирным**]
+   
+   Почему: [объяснение]
+   Рекомендация: [что сделать]
+
+2. 🟡 **[ID паттерна]: [Название]**
+   ...
+
+### Статистика
+- 🔴 High: N
+- 🟡 Medium: N
+- 🟢 Low: N
+
+### Общие рекомендации
+[2-3 предложения о том, на что обратить внимание в первую очередь]
+```
+
+### Шаг 4: Ответить на вопросы
+
+После отчёта пользователь может:
+- Попросить исправить конкретные находки (тогда помочь точечно)
+- Попросить перепроверить после правок
+- Не согласиться с находкой (объяснить, почему скилл её отметил, но принять решение пользователя)
+
+## Важно
+
+- **Не быть AI-детектором.** Скилл не определяет, написан ли текст AI. Он ищет стилистические паттерны, которые _ассоциируются_ с AI-генерацией. Человек тоже может так писать.
+- **Русский язык — приоритет.** База паттернов заточена под русскоязычный текст. Английские паттерны включены для смешанных текстов (технические статьи с англицизмами).
+- **Не трогать содержание.** Скилл проверяет стиль и форму, не фактическую корректность.