AC cliproxy-media
Анализирует изображения (jpg, png, gif, webp) и PDF через CLIProxyAPI — прокси Claude Max, который маршрутизирует запросы через вашу подписку без дополнительных затрат. Используйте этот навык всякий раз, когда вам нужно проанализировать, описать или извлечь информацию из изображения или фотографии («анализировать изображение», «описать фото», «что на этой картинке»), прочитать или обобщить PDF-документ («прочитать PDF», «краткое содержание этого документа») или обработать любой медиафайл через совместимую с CLIProxy конечную точку («обработать медиа через прокси», «cliproxy vision», «cliproxy media»). НИКОГДА не используйте встроенные инструменты `image` или `pdf` при использовании CLIProxyAPI — они используют прямой API Anthropic, который требует отдельной оплаты. Вместо этого используйте этот навык для всех задач анализа изображений и документов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze images (jpg, png, gif, webp) and PDFs via CLIProxyAPI — a Clau…»
Analyze images (jpg, png, gif, webp) and PDFs via CLIProxyAPI — a Claude Max proxy that routes requests through your subscription at zero extra cost. Use this skill whenever you need to analyze, describe, or extract information from an image or photo ("analyze image", "describe photo", "what is in this picture"), read or summarize a PDF document ("read PDF", "summary of this document"), or process any media file via a CLIProxy-compatible endpoint ("process media via proxy", "cliproxy vision", "cliproxy media"). NEVER use the built-in `image` or `pdf` tools when using CLIProxyAPI — they fall back to direct Anthropic API which requires separate credits. Use this skill instead for all vision and document analysis tasks.
Анализирует изображения (jpg, png, gif, webp) и PDF через CLIProxyAPI — прокси Claude Max, который маршрутизирует запросы через вашу подписку без…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1174 токенов
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 726 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.