githublarskomo/skillz-for-all/llm-prose-pattern-audit

Claude Code and agent skill by githublarskomo/skillz-for-all

Trust tier 3
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Prüft deutsche und englische Sachtexte auf redaktionell relevante Muster generischer LLM-Prosa wie Signifikanzinflation, Pseudoanalyse, rhetorische Templates, Synonymvariation, Hedging, Nominalstil und syntaktische Gleichförmigkeit, ohne daraus KI-Autorschaft zu behaupten. Verwenden vor sprachgenauer Überarbeitung oder zur Stil-Diagnose.

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npx vskill@latest install githublarskomo/skillz-for-all/llm-prose-pattern-audit

SKILL.md

LLM Prose Pattern Audit

Zweck und Grenze

Erkenne Editing-Signale, keine Autorschaft. Ein einzelnes Wort, Satzzeichen oder Muster beweist weder LLM- noch menschliche Autorschaft. Die Analyse fragt ausschließlich, ob ein Merkmal Präzision, Natürlichkeit, Genrepassung oder Informationsdichte beeinträchtigt.

Die ausführliche Taxonomie und Forschungsbasis steht in references/pattern-taxonomy.md.

Workflow

  1. Sprache, Genre und Zielgruppe bestimmen.
  2. Optional scripts/style_metrics.py ausführen und Messwerte als diagnostische Evidenz übernehmen.
  3. Muster nur im Kontext markieren. Keine pauschale Wortverbotsliste anwenden.
  4. Jeden Befund mit Textstelle, Kategorie, Auswirkung und empfohlener Editieraktion dokumentieren.
  5. Priorisieren: semantische Unklarheit und Pseudoanalyse vor kosmetischer Stilvarianz.
  6. Deutsch und Englisch getrennt behandeln.

Kernkategorien

Sprachübergreifend: generic-significance, pseudo-analysis, unnecessary-hedging, rule-of-three, negative-parallelism, elegant-variation, connector-overuse, syntactic-uniformity, format-template, unsupported-evaluation, redundancy.

Deutsch zusätzlich: nominalization-density, subject-initial-uniformity, english-interference-de, bureaucratic-register.

Englisch zusätzlich: inflated-academic-register, participial-pseudo-analysis, template-transition-density.

Output-Vertrag

json
{
"schemaVersion": 1,
"language": "en",
"genre": "report",
"authorshipAssessment": null,
"findings": [
{
"id": "F1",
"category": "pseudo-analysis",
"severity": "medium",
"span": "...",
"reason": "adds evaluative wording without additional evidence",
"action": "remove-or-substantiate"
}
],
"metrics": {},
"priorities": []
}

Qualitätsregeln

  • Editing-Signale, keine Autorschaft.
  • Keine Eigenschaft allein als Fehler behandeln.
  • Terminologiewiederholung nicht als Stilproblem markieren, wenn sie Referenzklarheit erhält.
  • Metriken sind Abweichungsindikatoren, keine Zielwerte.
  • Bei unklarer Wirkung lieber observe als zwanghaft umformulieren.

Abschluss

Abgeschlossen, wenn alle relevanten Befunde kontextbezogen klassifiziert, nach Wirkung priorisiert und ohne Autorschaftsbehauptung an einen Rewriter oder menschlichen Editor übergeben werden können.

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

7-day trend score
5

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Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
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  • Mentat
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  • bolt.new
  • v0
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  • TypingMind
  • BetterChatGPT
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