SKILLEMALL.ai

BD smyx-rose-pest-disease-detection-analysis

AI-детектор вредителей и болезней роз (Rosa spp.). По изображениям с садовых камер или мобильных телефонов листьев, молодых побегов и бутонов определяет распространенных врагов роз, включая черную пятнистость (черные круглые/неправильные пятна с желтым ореолом), мучнистую росу (белый порошкообразный налет на листьях/побегах), паутинных клещей (крошечные красные/белые точки на обратной стороне листа с паутиной в тяжелых случаях) и тлю (зеленые/черные скопления крошечных насекомых на побегах и бутонах). Выводит тип вредителя/болезни, степень тяжести и общие рекомендации по борьбе. Помогает садоводам своевременно выявлять проблемы и действовать. Сценарии: домашние сады, специализированные сады роз, ландшафтный дизайн дворов, базы по производству срезанных цветов. | 通过庭院摄像头或手机拍摄月季/玫瑰的叶片、嫩芽、花苞图像,利用AI视觉分析技术检测黑斑病(叶面黑色圆形或不规则斑点,周围黄晕)、白粉病(叶片、嫩芽表面白色粉状霉层)、红蜘蛛(叶片背面细小红色或白色点状螨虫,严重时结网)、蚜虫(嫩芽、花苞上绿色或黑色聚集的小虫)等常见病虫害,输出病虫害类型及严重程度,并提供防治建议。该技能有助于月季种植者早期发现问题,及时采取措施。应用场景:家庭花园、月季专类园、庭院绿化、切花生产基地.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered pest & disease detection for roses (Rosa spp.). From garden…»

AI-powered pest & disease detection for roses (Rosa spp.). From garden cameras or mobile phone images of leaves, young shoots and flower buds, detects common rose enemies including black spot (black round/irregular spots with yellow halo), powdery mildew (white powdery layer on leaves/shoots), spider mites (tiny red/white dots on leaf back with webbing in severe cases) and aphids (green/black clustered tiny insects on shoots and buds). Outputs pest/disease type, severity grade and general control suggestions. Helps gardeners detect issues early and act in time. Scenarios: home gardens, rose specialty gardens, courtyard landscaping, cut-flower production bases. | 通过庭院摄像头或手机拍摄月季/玫瑰的叶片、嫩芽、花苞图像,利用AI视觉分析技术检测黑斑病(叶面黑色圆形或不规则斑点,周围黄晕)、白粉病(叶片、嫩芽表面白色粉状霉层)、红蜘蛛(叶片背面细小红色或白色点状螨虫,严重时结网)、蚜虫(嫩芽、花苞上绿色或黑色聚集的小虫)等常见病虫害,输出病虫害类型及严重程度,并提供防治建议。该技能有助于月季种植者早期发现问题,及时采取措施。应用场景:家庭花园、月季专类园、庭院绿化、切花生产基地。

ClawHub Agent Skills автор: smyx-skills v1.0.6 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 480 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

AI-детектор вредителей и болезней роз (Rosa spp.). По изображениям с садовых камер или мобильных телефонов листьев, молодых побегов и бутонов определяет…

Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
35/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 30. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1480 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 882: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -256 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to provide rose pest analysis, but it also silently creates or reuses cloud identities, stores reusable tokens locally, uploads media to remote services, and ships unsafe default networking/configuration behavior.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.