Files
dotfiles/agents/.agents/skills/ai-text-lint/SKILL.md
T
ddadmin 5d2d9e3d22 feat(skills): добавлены новые паттерны и quick scan в ai-text-lint
- Зачем:
  - расширить покрытие AI-маркеров и добавить быстрый режим для коротких текстов.
- Что:
  - добавлен режим quick scan (только 🔴 high, без развёрнутых объяснений).
  - новые паттерны: P05 (буква «ё»), L06 (hedging), S07 (двоеточие перед списком), T05 (sandwich pattern).
  - расширен словарь L01 (формирование, реализация, осуществлять, функционирование).
  - улучшена детекция S04 (добавлен синтаксический аспект однородности).
  - обновлены таблицы severity для всех контекстов.
- Проверка:
  - /ai-text-lint на тестовом тексте с новыми паттернами.
2026-04-05 16:49:48 +03:00

6.1 KiB

name, description
name description
ai-text-lint 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)

Режим quick scan

Если пользователь просит быстро проверить (короткий текст, сообщение перед отправкой, «глянь быстро») — показать только 🔴 high находки, без 🟡 и 🟢. Формат: короткий список без развёрнутых объяснений. Полный отчёт — только по запросу.

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.