SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD ezviz-device-capture

Навык пакетного захвата изображений устройств 萤石. Поддерживает одновременный захват изображений с нескольких устройств, автоматическое управление токенами и опциональную загрузку изображений локально. Используйте, когда: требуется получить изображения с нескольких камер в реальном времени, выполнить пакетный захват изображений для архивации, собрать данные с камер наблюдения, настроить задачи периодического захвата изображений. ⚠️ Требования безопасности: необходимо установить переменные среды EZVIZ_APP_KEY и EZVIZ_APP_SECRET, использовать учетные данные с минимальными привилегиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«萤石设备批量抓图技能。支持多设备同时抓图，自动管理 Token 并可选下载图片到本地。 Use when: 需要获取多个摄像头实时画面、批量…»

萤石设备批量抓图技能。支持多设备同时抓图，自动管理 Token 并可选下载图片到本地。 Use when: 需要获取多个摄像头实时画面、批量抓图存档、监控画面采集、定时抓图任务。 ⚠️ 安全要求：必须设置 EZVIZ_APP_KEY 和 EZVIZ_APP_SECRET 环境变量，使用最小权限凭证。

ClawHub Agent Skills автор: EzvizOpenTeam v1.0.3 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 866 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык пакетного захвата изображений устройств 萤石.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

    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

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:640
      Чтение файла .env
      source .env

    Просканировано файлов: 5. 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 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ezviz-device-capture) не совпадает с папкой (ezviz-open-picture)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 99
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3866 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 21. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -269 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 49 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 99 пунктов
    • +4Есть примеры (32 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This camera-capture skill is mostly coherent, but its documentation includes realistic-looking EZVIZ credentials and unsafe token/secret examples that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.