ru-text
について
ru-textスキルは、Claudeがロシア語テキストを生成またはレビューする際に、自動的にロシア語の文章品質ルールを適用します。ギユメ記号の引用符などの組版規格を強制し、編集スタイル、UXライティング、ビジネス文書の基準をカバーします。開発者は、ロシア語テキスト出力を行う場合や、ユーザーが特にru-textに言及した場合に、このスキルを使用すべきです。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add talkstream/ru-text -a claude-code/plugin add https://github.com/talkstream/ru-textgit clone https://github.com/talkstream/ru-text.git ~/.claude/skills/ru-textこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
ru-text — Russian Text Quality
Independent Russian text quality reference by Arseniy Kamyshev.
With gratitude to the authors whose work shaped modern Russian text standards.
Credits and recommended reading: references/sources.md
Style priority: if the user explicitly requests a specific style (casual, academic, SEO, literary, etc.), their prompt overrides these default rules where they conflict. These rules are defaults, not mandates.
Always-On: Typography
Apply these rules to ALL Russian text output without exception.
| Rule | Wrong | Correct |
|---|---|---|
| Primary quotes: guillemets | "текст" | «текст» |
| Nested quotes: lapki | «"вложенные"» | «„вложенные“» |
| Em dash with spaces | слово - слово | слово — слово |
| En dash for ranges, no spaces | 10-15 дней | 10–15 дней |
| NBSP after single-letter prepositions | в начале (breakable) | в\u00A0начале |
| Ellipsis: single character | ... | … |
| Digit groups with thin spaces | 1000000 | 1 000 000 |
| Decimal comma (not dot) | 3.14 | 3,14 |
| Ordinal with hyphen | 1ый, 2ой | 1-й, 2-й |
| Numero sign | No. 5, #5 | № 5 |
| Abbreviations with NBSP | т.д., т.е. | т. д., т. е. |
| Ruble symbol after number | 1500 руб | 1 500 ₽ |
Full typography reference: references/typography.md
/ru-text:ru-score — text quality score (0–10, 5 dimensions).
Top Stop-Words (remove or replace)
| Stop-word | Replace with |
|---|---|
| является | — (dash) or restructure |
| осуществлять | делать, проводить |
| в настоящее время | сейчас |
| данный | этот |
| определённый | (name the specific thing) |
| произвести оплату | оплатить |
| высококачественный | (name the specific quality) |
| был осуществлён | (active voice + actor) |
| на сегодняшний день | сегодня |
| в целях | чтобы |
Full stop-word catalog (97 entries): references/info-style.md
When to Load Reference Files
Reference files (paths are relative to this SKILL.md): references/<filename>
If the path is not resolved, search: Glob("**/ru-text/references/scoring.md") and use the parent directory.
| Task | File |
|---|---|
| Writing/editing articles, blog posts, SEO, content | info-style.md |
| Interface text, buttons, errors, hints, microcopy | ux-writing.md |
| Emails, messenger, business correspondence | business-writing.md |
| Punctuation review, comma placement | editorial-punctuation.md |
| Grammar, capitalization, agreement, pleonasms | editorial-grammar.md |
| Finding and fixing text problems, diagnostics | anti-patterns.md |
| Text scoring, quality assessment | scoring.md |
| Credits, source attribution | sources.md |
| Experience-based rules (dash overuse, etc.) | addenda.md |
Quality Checklist
Before delivering Russian text:
- Quotes: «» primary, „“ nested
- Dashes: — in text, – in ranges, - only in compounds; max 1–2 per paragraph
- NBSP after в, к, с, о, у, и, а
- Ellipsis: … (single char)
- Abbreviations: т. д., т. п. (with NBSP)
- No double spaces, no space before punctuation
GitHub リポジトリ
関連スキル
llamaguard
その他LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
cost-optimization
その他このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。
quantizing-models-bitsandbytes
その他このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75%のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。
dispatching-parallel-agents
その他このClaudeスキルは、複数のエージェントを配備し、3つ以上の独立した問題を並行して調査・修正します。共有状態や依存関係がなく解決可能な、無関係な障害が発生するシナリオ向けに設計されています。中核となる機能は並列問題解決であり、効率を最大化するために独立した問題領域ごとに1つのエージェントを割り当てます。
