MCP HubMCP Hub
SKILL·32FE25

ru-score

talkstream
Обновлено 1 month ago
4 просмотров
222
22
222
Посмотреть на GitHub
Другоеgeneral

О программе

Навык ru-score оценивает качество русского текста, присваивая ему оценку от 0.0 до 10.0 по пяти конкретным параметрам. Он автоматически считывает данные из встроенного референсного корпуса в директории навыка ru-text, но не может записывать или изменять файлы. Разработчикам следует использовать его для автоматизированной оценки качества русскоязычных текстовых выводов в Claude Code, поскольку он выполняется в изолированном контексте без вызова модели.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add talkstream/ru-text -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/talkstream/ru-text
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/talkstream/ru-text.git ~/.claude/skills/ru-score

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Russian Text Quality Score

Score the text provided in $ARGUMENTS (or the most recent Russian text output if no arguments) using the ru-text scoring rubric.

Procedure

Where the reference files live

This skill reads the corpus that ships with the ru-text skill, which is installed alongside it. Locate that folder once, then read the named files from it:

  • Look for a directory named references whose parent directory is named ru-text, and which contains info-style.md. Every file named below sits in that folder.
  • In Claude Code the plugin root is also available directly, which saves the search.
  • Do not guess a path. If the folder cannot be found, say so and stop — a check run against remembered rules instead of the corpus is not this command, and reporting one as the other is the failure this whole product exists to prevent.
  1. Load rubric — read scoring.md for the full rubric with anchors.

  2. Determine domain — identify whether the text is UI/interface, business email, article, or general:

    • UI text → also load ux-writing.md for the Reader Precision dimension
    • Business email → also load business-writing.md for the Reader Precision dimension
    • General → use info-style.md only
  3. Evaluate each dimension separately — score in this order:

    • T — Типографика (weight 0.15): quotes, dashes, spaces, special characters per typography.md
    • Ч — Чистота языка (weight 0.25): stop-words, bureaucratic language, clichés, passive voice per info-style.md + anti-patterns.md
    • Г — Грамотность (weight 0.20): punctuation, agreement, tautology per editorial-grammar.md + editorial-punctuation.md
    • С — Структура (weight 0.20): logical flow, paragraphs, transitions, heading use per info-style.md structure section + addenda.md
    • Ц — Точность для читателя (weight 0.20): facts, evidence, reader benefit, actionability per domain rules
  4. For each dimension — assign a score (0.0–10.0) using the rubric anchors in scoring.md. List 1–3 specific issues, quoting the problematic text fragment.

  5. Apply non-compensatory rules:

    • Any dimension < 3.0 → cap total at 5.0
    • Typography < 4.0 → cap total at 7.0
    • Grammar < 4.0 → cap total at 7.0
    • Use the most restrictive cap when multiple conditions trigger
  6. Compute composite score:

    S = round₁(T × 0.15 + Ч × 0.25 + Г × 0.20 + С × 0.20 + Ц × 0.20)
    
  7. Short text warning — if text is under 50 words, prepend a reliability caveat.

Score labels

ScoreLabel
9.0–10.0Эталонный
7.0–8.9Хороший
5.0–6.9Средний
3.0–4.9Слабый
0.0–2.9Критический

Output format

Read-only — do NOT modify the source files. ru-score reports a score and issues; it must not write to, edit, or overwrite the analysed file(s).

In Claude Code this is hardened by disallowed-tools, which removes the listed tools while the command is active — verified on 2.1.220. The list removes the direct file-writers Write, Edit and NotebookEdit, plus the command-executing tools we identified and tested: Bash, PowerShell and Monitor. It names the paths we closed, not every path that exists. allowed-tools pre-approves tools; it does not restrict them.

Four limits, stated plainly. A connected MCP server can expose write tools that a per-tool denial list cannot know about. A named subagent whose own definition grants it tools: Write is governed by that definition, not by this list. A later Claude Code release can add a tool this file does not name. And on hosts without disallowed-tools support the rule is an instruction rather than a platform guarantee.

The contract itself is behavioural and does not depend on the list: this command returns a score and never writes.

The report shape is not written twice. Read section «Output format» of scoring.md — the mandated heading, the five Russian dimension labels, the per-cell limit of one to three issues with quoted fragments, the weighted formula, the cap note, and the closing «Что оценка не измеряет» section — and follow it exactly.

That file is the single source of it. A copy lived here until v2.0 and sat outside the no-loss gate, so the two could drift and only a reader comparing them would notice.

If a dimension has no issues, write «Замечаний нет» in the remarks column.

GitHub репозиторий

talkstream/ru-text
Путь: skills/ru-score
0
agent-skillsai-agentsai-text-detectionclaude-codeclaude-coworkcodex-cli
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill ru-score?

ru-score — это Claude Skill от talkstream. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с ru-score, без дополнительных запросов.

Как установить ru-score?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте ru-score в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится ru-score?

ru-score относится к категории Другое.

Можно ли использовать ru-score бесплатно?

Да. ru-score размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык