SKILLEMALL.ai
EN Войти

CD moonshot

Интеллектуальный инструмент для анализа изображений, извлечения OCR, создания текстов и мультимодального диалога с использованием больших языковых моделей ()

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 () 大模型进行图像分析、OCR提取、文案创作和多模态对话的智能工具…»

使用 () 大模型进行图像分析、OCR提取、文案创作和多模态对话的智能工具

ClawHub Agent Skills автор: mendynew v1.0.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 075 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальный инструмент для анализа изображений, извлечения OCR, создания текстов и мультимодального диалога с использованием больших языковых моделей ()

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
C
71/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
31
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
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.
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 Утечка данных read-dotenv INSTALLATION.md:53
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv quickstart.py:74
    Чтение файла .env
    with open(".env", 'w') as f:

Просканировано файлов: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка name-missing SKILL.md: нет поля name во фронтматтере
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 88
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1075 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 37: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 31.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real multimodal API helper, but it needs review because it can upload images, documents, and chat text to an external service with weak disclosure and broad triggers.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.