SKILLEMALL.ai
EN Войти

A read-image

Generate textual descriptions of one or more images when the current session model (e.g. opencode/big-pickle) has no image input, by delegating to a vision-capable model on OpenRouter via `opencode run` with --file. Use when the user drops photos into imgs/, asks "can you read/describe these images", or an image needs a description for an article, portfolio, infographic, or video pipeline. Related terms: 看图, 描述图片, image description, vision model, glm-4.6v, --file.

ClawHub Agent Skills автор: Jeff Yang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 068 токенов открыть источник ↗ проанализирован 5 ч назад

Generate textual descriptions of one or more images when the current session model (e.g. opencode/big-pickle) has no image input, by delegating to a…

ГенераторИнфраструктураТексты и документыМедиа и видеотип 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
A
95/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

✓ Lint: замечаний нет

Процессная зрелость 68/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1068 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 468 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it helps describe user-supplied images by sending selected image files to an OpenRouter vision model.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 авг. 2026 г.