SKILLEMALL.ai

AD bg-remover

Удаляйте, заменяйте или размывайте фон изображений с помощью ИИ-сегментации (rembg/U2-Net). Используйте, когда пользователь просит: (1) удалить фон изображения / сделать его прозрачным, (2) заменить фон цветом или другим изображением, (3) размыть фон как в портретном режиме, (4) вырезать / извлечь основной объект с фотографии. Активируется по ключевым словам, таким как 抠图, 去背景, 换背景, 背景模糊, 透明背景, remove background, replace background, blur background, cutout.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remove, replace, or blur image backgrounds using AI-powered segmentati…»

Remove, replace, or blur image backgrounds using AI-powered segmentation (rembg/U2-Net). Use when the user asks to: (1) remove image background / make transparent, (2) replace background with a color or another image, (3) blur background like portrait mode, (4) cut out / extract foreground subject from a photo. Triggers on keywords like 抠图, 去背景, 换背景, 背景模糊, 透明背景, remove background, replace background, blur background, cutout.

ClawHub Agent Skills автор: Jianghua v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 246 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Удаляйте, заменяйте или размывайте фон изображений с помощью ИИ-сегментации (rembg/U2-Net).

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

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 246 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 428 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a straightforward local image background remover with disclosed package and model downloads.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.