SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD image-compress

Кроссплатформенный инструмент сжатия изображений на базе sharp для эффективного сжатия (экономия 60-80% объема). Поддерживает сжатие одиночных/пакетных изображений, конвертацию форматов (JPG/PNG/WebP/AVIF/HEIC), регулировку качества, масштабирование. Используйте, когда пользователю нужно сжать объем изображений, конвертировать формат, уменьшить размер, пакетно обработать изображения, оптимизировать изображения для загрузки в WeChat/почту/на веб-сайт. Триггеры: «压缩» (сжать), «缩小» (уменьшить), «转换格式» (конвертировать формат), «转成 JPG/WebP» (конвертировать в JPG/WebP), «图片太大» (слишком большой файл изображения), «批量处理图片» (пакетная обработка изображений). Не обрабатывает: вращение, обрезку, водяные знаки, чтение EXIF и другие операции редактирования; управление файлами (удаление, переименование, перемещение); чтение контента (анализ изображений, чтение метаданных).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨平台图片压缩工具，基于 sharp 实现高效压缩（节省 60-80% 体积）。支持单图/批量压缩、格式转换 (JPG/PNG/WebP/A…»

跨平台图片压缩工具，基于 sharp 实现高效压缩（节省 60-80% 体积）。支持单图/批量压缩、格式转换 (JPG/PNG/WebP/AVIF/HEIC)、画质调节、尺寸缩放。当用户需要压缩图片体积、转换格式、缩小尺寸、批量处理图片、优化图片用于微信/邮件/网页上传时使用此技能。触发词："压缩"、"缩小"、"转换格式"、"转成 JPG/WebP"、"图片太大"、"批量处理图片"。不处理：旋转、裁剪、水印、EXIF 读取等编辑操作；文件管理（删除、重命名、移动）；内容读取（分析图片、读取元数据）。

ClawHub Agent Skills автор: ZeroX v0.1.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 115 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенный инструмент сжатия изображений на базе sharp для эффективного сжатия (экономия 60-80% объема).

Как процесс D 46/100 · 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/detect-env.js:45
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    centos: 'curl -fsSL https://rpm.nodesource.com/setup_lts.x | sudo bash - && sudo yum install -y nodejs',
    детекторстрока в коде
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/detect-env.js:45
    Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)
    centos: 'curl -fsSL https://rpm.nodesource.com/setup_lts.x | sudo bash - && sudo yum install -y nodejs',
    детекторстрока в коде

Просканировано файлов: 10. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1115 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
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 252 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This image compression skill performs the expected local image processing setup and file output, with no evidence of hidden data access, exfiltration, deletion, or background persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.