by talkstream
Russian text quality for AI agents — neuroslop cleanup, typography, information style, editorial standards, UX writing, business correspondence. Scores text 0–10. 2,000+ linguistic atoms.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/talkstream/ru-textLast scanned: 6/3/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-06-03T08:55:55.264Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
}ru-text is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by talkstream. Russian text quality for AI agents — neuroslop cleanup, typography, information style, editorial standards, UX writing, business correspondence. Scores text 0–10. 2,000+ linguistic atoms. It has 222 GitHub stars.
Yes. ru-text passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/talkstream/ru-text" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
ru-text is primarily written in Shell. It is open-source under talkstream on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh ru-text against similar tools.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!
⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
Review the source code, permissions, dependencies, and configuration before installing or running any third-party skill. Use is at your own risk. To the maximum extent permitted by applicable law, SkillsLLM is not liable for losses arising from third-party software.
English · Установка · Что изменилось · Источники
ИИ-агент уже записывает ваши мысли по-русски, и это видно: прямые кавычки вместо ёлочек, дефис вместо тире, «в целях повышения эффективности», «Отличный вопрос!». Мысль ваша, а звучит как машина.
ru-text — навык вычитки русского текста для ИИ-агентов. Он работает внутри агента и чистит это по ходу дела: типографику, канцелярит и 17 признаков машинного текста (нейрослоп). На каждую правку даёт цитату и правило, по которому она сделана.
Ваши слова, стиль и тон он не трогает: это не ошибки. И ваш файл он не перепишет, пока вы сами не попросите.
Дайте эту фразу своему ИИ-агенту:
Установи навык https://github.com/talkstream/ru-text глобально и вызывай его, когда работа идёт над качеством русского текста: вычитка, типографика, очистка от нейрослопа, редактура, UX-тексты, деловая переписка — или по прямому упоминанию ru-text.
Обычно этого достаточно: где его площадка держит навыки, агент знает лучше, чем инструкция, написанная год назад. Работает в Claude Code, Codex и ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Google Antigravity, Windsurf, Continue.dev, Cline, JetBrains Junie, OpenClaw и Notion.
Если привычнее команда — навык ставят два установщика: npx skills add talkstream/ru-text кладёт в проект все три навыка, npx skillsbd add talkstream/ru-text/ru-text — один, в свой каталог. Подробности и флаги — в INSTALL.md.
В ChatGPT эта фраза не нужна — там есть карточка в каталоге плагинов:
Откройте её и нажмите «плюс». Навык станет доступен в ChatGPT — в браузере, в десктопном приложении и на телефоне. В Codex он работает внутри того же десктопного приложения; в Codex CLI его ставит фраза выше.
Агент подхватывает навыки при старте сессии, поэтому начните новую. Проверьте на живом тексте: дайте агенту абзац и попросите «вычитай». В ответе придут исправленный вариант и список правок. Списка нет — навык не поднялся, смотрите INSTALL.md.
Каждый день — три коротких действия.
Пишете сами — просите вычитать. «Вычитай это письмо». Вернётся исправленный текст и список: что заменено и по какому правилу. Согласиться можно не со всем, правило названо и спорить есть с чем.
Пишет агент — он чистит на ходу. В тексте, который агент пишет сам, типографику навык ставит молча: кавычки, тире, неразрывные пробелы. Это норма языка, и сообщать о ней нечего.
Перед публикацией — просите балл. «Оцени этот текст по ru-text»: 0–10 по пяти шкалам, к каждому замечанию — цитата и правило. Балл можно проверить построчно и оспорить.
Рубрика печатает и то, чего она не мерила: фактическую точность, попадание в аудиторию, авторский голос, оригинальность, эффективность, соответствие брифу. Голос в балл не входит: 8,0 у осторожного текста и 8,0 у резкого значат одно и то же.
Два верхних ярлыка, «Эталонный» и «Хороший», не достаются документу, который остался стенограммой чата или писался для поисковика: такой текст бывает чист в каждой фразе и бесполезен целиком.
В Claude Code у этих действий есть команды: /ru-text:ru-check — разбор с правилом на каждую находку, /ru-text:ru-score — балл. На остальных площадках достаточно слов.
Ловить модель по словарю бесполезно: словарь у неё наш. Выдаёт её манера. Она хвалит ваш вопрос и спорит с тем, чего никто не говорил.
Вот пять предложений, в которых нет ни одного факта:
Отличный вопрос! Сейчас всё объясню — коротко, без воды и по делу. Скажу честно: тут есть нюанс. Давайте разберёмся, как это работает. Дело не в скорости, а в предсказуемости.
Тот же ответ, когда автору есть что сказать:
Под нагрузкой система замедляется предсказуемо: очередь растёт линейно до 800 запросов в секунду, дальше отказы. Вот замеры.
Приёмы по порядку:
Первый вариант я вижу каждый день — в чужих README и в своих черновиках. Он читается гладко и ничего не сообщает.
Прежде чем сделать замечание, навык смотрит оговорки. В цитате, в разборе чужого текста и в юридической формуле приём законен. А триада, любимый у модели ритм из трёх, законна, когда элементов правда три.
Всего таких признаков 17. Два предъявляются документу целиком, потому что правкой на месте не лечатся: текст, оставшийся стенограммой диалога с нейросетью, и текст, который писали под поисковый запрос.
Канцелярит навык разбирает так же: «в целях повышения эффективности взаимодействия» становится «чтобы отделы работали быстрее», «осуществляется контроль» — «следит Петрова». Отглагольные существительные снова становятся глаголами, у безличного контроля появляется фамилия. Фактов навык не сочиняет: фамилию он спросит у вас.
Кроме прозы он знает интерфейсы и переписку: кнопка называет действие — «Отмена» вместо «Нет»; ошибка говорит, что случилось и что делать дальше; тема письма начинается с дела; «довожу до сведения» разворачивается в «сообщаю».
В лендинге и документации вместо «команды профессионалов» встаёт то, что можно проверить, вывод поднимается наверх, а ссылка говорит, куда ведёт.
Правила уступают вашей просьбе. Скажете «пиши разговорно» — будет разговорно. Академический, юридический, SEO, литературный — то же. Это умолчания, ваша прямая просьба их отменяет.
Мандат выдаёте вы. Фраза установки просит вызывать навык, когда работа идёт над качеством русского текста или когда вы прямо упоминаете ru-text. Нужен мандат поуже: «вызывай ru-text, только когда я прошу вычитку». Нужен пошире: «вызывай ru-text на любом русском тексте». Агент исполняет вашу формулировку.
Ничего не переписывается молча. При проверке навык возвращает исправленный вариант и список изменений; правит файл, только если вы прямо об этом попросили.
Чужой текст остаётся чужим. Цитаты, код, чужие фрагменты внутри вашего документа воспроизводятся как есть: замечание — возможно, правка — никогда.
Выключается одной командой. В Claude Code — /plugin; на остальных площадках удалите каталог навыка.
ru-text не гоняет корпус целиком на каждый абзац: это было бы расточительством за ваш счёт.
Постоянно в контексте висит один файл (4 килобайта): таблица типографики и верхушка стоп-слов. Справочники лежат рядом и подгружаются, когда до них доходит дело. Скажете «вычитай» — навык читает весь корпус.
Когда агент проверяет себя сам, идёт быстрый проход: типографика и стоп-слова — то, что решается по одной строке. Наберётся пять замечаний или мелькнёт след машинного текста — проход сам разворачивается в полную вычитку. Признаки машинного текста он не судит: у каждого есть оговорка, где приём законен, а оговорки живут только в полном справочнике. И полной вычиткой быстрый проход себя никогда не называет.
Более 2 000 лингвистических атомов: правил, пар «плохо → хорошо», словарных статей и исключений. Это пол, а не точное число, и он считается командой:
tools/extract-atoms.sh skills/ru-text | wc -l
Раньше я вписывал это число руками, оно разъехалось по девяти файлам, и в записи о правке я ошибся даже в числе файлов. Теперь его печатает скрипт.
Корпус лежит в 10 справочниках, они подгружаются по запросу. Откройте любой и посчитайте правила сами.
typography.md — кавычки, тире, неразрывные пробелы, разрядка чисел, сокращенияinfo-style.md — каталог из 92 стоп-слов, структура текста, факты вместо оценокeditorial-punctuation.md — сложные предложения, запятые-ловушки, вводные словаeditorial-grammar.md — согласование, плеоназмы, управление, деепричастия, омофоныux-writing.md — кнопки, ошибки, пустые состояния, формы, уведомления, диалоги подтвержденияbusiness-writing.md — письма, мессенджеры, тон, заметки к встречамanti-patterns.md — пары «плохо → хорошо» по степени серьёзностиaddenda.md — 17 признаков машинного текста с оговоркамиscoring.md — рубрика оценки: измерения, веса, нижние границыsources.md — источники и атрибуцияКаталог стоп-слов больше не предписывает снимать «ну», «кстати» и «как-то» безоговорочно: в разговорном регистре (соцсети, личный блог, чат поддержки, сообщение коллеге) эти три записи не применяются. В остальных регистрах применяются как прежде.
Единица оценки — отрезок, а не файл: в одном документе регистры соседствуют. Машинный текст за разговорный вид не спрячется: три и более различных признака нейрослопа в отрезке отменяют оговорку.
⚠ Чего релиз не утверждает: что текст стал живее и что эти слова теперь выживают чаще. Контрольный замер этого не показал