SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB ai-photo-cleanup-studio

Укажите, что вы хотите удалить, и получите фотографию обратно без этого. Этот ИИ-инструмент для удаления объектов убирает посторонних с туристического снимка, незнакомца с края портрета, мусорный бак или конус с улицы, случайную руку или отражение с фотографии продукта, а также беспорядок из комнаты, заполняя освободившееся пространство фоном, соответствующим остальной части кадра. Вы выбираете, что редактировать, поэтому люди и объекты, которые вас интересуют, остаются на месте, инструмент работает с имеющейся у вас фотографией, и вы видите результат ретуши перед публикацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Point at what you want gone and get the photo back without it. This AI…»

Point at what you want gone and get the photo back without it. This AI object remover clears passers-by from a travel shot, a stranger from the edge of a portrait, a bin or a traffic cone from a street scene, a stray hand or a reflection from a product photo, and clutter from a room, filling the space behind with surroundings that match the rest of the frame. You choose what gets edited, so the people and the subject you care about stay where they are, it works from the photo you already have, and you see the retouched result before you post it.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 187 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Укажите, что вы хотите удалить, и получите фотографию обратно без этого.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураРазработкаИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 1

  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/workflow.md:39
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    assuming there is none, and never tell the user a nearby face, product, or line

Просканировано файлов: 14. 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 68/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2187 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 551 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This photo-cleanup skill is not clearly malicious, but it grants broad Beatra account access and silently updates itself beyond what a simple object-removal tool needs.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.