SKILLEMALL.ai

BF autoglm-search-image

Использует интерфейс поиска изображений AutoGLM для поиска связанных изображений по ключевым словам пользователя. Используется, когда пользователю нужно искать изображения, находить графические материалы и т. д. Токен автоматически получается через локальный сервис http://127.0.0.1:53699/get_token, ручная настройка переменных среды не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 AutoGLM 搜图接口,根据用户输入的关键词搜索相关图片。当用户需要搜索图片、查找图片素材等场景时使用此 skill。 Token…»

使用 AutoGLM 搜图接口,根据用户输入的关键词搜索相关图片。当用户需要搜索图片、查找图片素材等场景时使用此 skill。 Token 通过本地服务 http://127.0.0.1:53699/get_token 自动获取,无需手动配置环境变量。

ClawHub Agent Skills автор: flyfujian v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 288 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 13 ч назад

Использует интерфейс поиска изображений AutoGLM для поиска связанных изображений по ключевым словам пользователя.

Как процесс F 32/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: original_url

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
32/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: original_url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: original_url

Процессный рейтинг: все десять параметров 32/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: original_url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): original_url
  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 288 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 126 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This image-search skill does what it says, but it automatically uses a local bearer token and sends it with search terms to a remote API without enough control or scope information.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 5 июн. 2026 г.