SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC minimax-vision-skill

Анализируйте изображения с помощью MiniMax CLI (mmx-cli) для задач компьютерного зрения. Используйте, когда пользователь хочет понимать изображения с помощью MiniMax вместо OpenRouter. Активируется по запросам типа «проанализируй это изображение с помощью minimax», «используй minimax vision», «minimax image understanding», «mmx vision» или когда пользователь явно запрашивает анализ изображений с помощью MiniMax через CLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze images using MiniMax CLI (mmx-cli) for vision tasks. Use when…»

Analyze images using MiniMax CLI (mmx-cli) for vision tasks. Use when user wants image understanding via MiniMax instead of OpenRouter. Triggers on requests like "analyze this image with minimax", "use minimax vision", "minimax image understanding", "mmx vision", or when user explicitly requests MiniMax-native vision analysis via CLI.

ClawHub Agent Skills автор: gawainchin v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 188 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте изображения с помощью MiniMax CLI (mmx-cli) для задач компьютерного зрения.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 188 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple instruction-only skill for using MiniMax's CLI to analyze images, with expected API-key use and no hidden code or unrelated access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.