这里 12 个 Agent Skill 有一个共同的形状：确定性打分 + 逐条证据 + 零依赖。 每个都带一个 Python 脚本，同一份输入永远同一个分数—— 所以你可以在发出去之前，先知道自己几分。
(๑•̀ㅂ•́)و✧
| 仓库 | 一句话 | 实测 |
|---|---|---|
| AI 味检测器 | 测出稿子哪几句像 AI 写的，并给出改写 |   |
| 爆款文案工坊 | 小红书笔记 / 短视频脚本 / 标题钩子 / 违禁词自检 |  |
| 仓库 | 一句话 | 实测 |
|---|---|---|
| 简历对岗改写 | 拆 JD、盘点关键词覆盖、量化改写、ATS 自检 |  |
| 面试陪练 | 8 个 STAR 故事覆盖 80% 行为面 + 三层追问链 |   |
| 汇报写作 | 周报 / 月报 / 复盘 / 述职，结论先行 |  |
| PPT 叙事大纲 | 一页一个判断，标题写成判断句 |  |
| 会议纪要 | 决策 / 行动项三要素 / 待定项，一屏 |  |
| 仓库 | 一句话 | 实测 |
|---|---|---|
| JD 红旗检测 | 抗压 / 薪资面议 / 一人多岗，翻回原形 |   |
| 合同风险扫描 | 租房 / 劳动合同的逐字看清单与缺失条款 |   |
| 会议成本 | 这个会一年烧掉多少钱，能省多少 |   |
| 仓库 | 一句话 | 实测 |
|---|---|---|
| 隐私自查 | 发布前扫手机号 / 身份证 / 地址 / 快递单号 |  |
| 职场语气 | 甩锅 / 被动攻击 / 模糊承诺，给改写 |  |
├── SKILL.md # 工作流 + 交付格式 + 反模式（给 Agent 读）
├── references/ # 方法论：对照表、模板、题库、词库
├── scripts/ # 确定性检查脚本（零依赖，只用标准库）
├── examples/ # 完整案例，里面的数字都是脚本实跑出来的
├── market/ # 社交预览图 + 推广文案
└── .github/workflows/ # CI：frontmatter + 编译 + 冒烟 + 校准断言
CI 里最特别的一步是「校准断言」：比如 ai-tell 的 CI 要求「AI 稿必须 ≥75 分、人写稿必须 ≤20 分」，改词库如果把区分度搞坏了，CI 直接红。
- 具体胜过优美。 不写「显著提升」，写「从 71% 到 79%」。所有文档里的数字都能用
--json复现。 - 承认局限。 每个 README 都有「三个诚实的局限」一节——测不准什么、什么时候不该用它。
- 错了就改，并且写进 CHANGELOG。 我发过一个假的 bug 断言，后来自己核验发现是错的，修复并发了 v1.0.1。
# 任选一个，装进你的 Agent
git clone https://github.com/zhbehx/ai-tell.git ~/.claude/skills/ai-tell也可以用通用发布脚本自己部署一套：
$env:GITHUB_TOKEN = "你的 token"
.\publish-skill.ps1 -Batch .\skills\batch-12.json- 想加平台、加行业词库、加新维度 → 每个仓库都有
good first issue - 想指出哪里说错了 → 直接开 issue，我最喜欢这种
全部 MIT · 所有脚本零依赖，只用 Python 标准库 · made with ♥ (◕‿◕)ノ