SKILLEMALL.ai

AC hal-image

Обрабатывайте изображения с помощью ImageMagick (magick) — считывайте метаданные, изменяйте размер, обрезайте, вращайте, конвертируйте формат, объединяйте изображения (бок о бок или сеткой с помощью montage), накладывайте логотипы/водяные знаки и сжимайте без потерь с помощью oxipng перед отправкой. Используйте, когда пользователь отправляет изображение для обработки, когда вы создаете изображение для доставки, или перед прикреплением любого изображения к сообщению или загрузке — сжатие перед отправкой ускоряет передачу и снижает количество токенов. Основной принцип — всегда сжимайте перед доставкой, никогда не раскрывайте локальные пути к файлам пользователю и работайте в режиме отказа с сохранением работоспособности (если инструмент отсутствует или шаг завершается ошибкой, передавайте оригинал без изменений; никогда не блокируйте задачу).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Handle images with ImageMagick (magick) — read metadata, resize, crop,…»

Handle images with ImageMagick (magick) — read metadata, resize, crop, rotate, convert format, combine images (side-by-side or grids with montage), overlay logos/watermarks, and losslessly compress with oxipng before sending. Use when the user sends an image to process, when you produce an image to deliver, or before attaching any image to a message or upload — compressing first keeps transfers fast and tokens low. Core discipline - always compress before delivering, never expose local file paths to the user, and fail open (if a tool is missing or a step errors, pass the original through unchanged; never block the task).

ClawHub Agent Skills автор: OFOX AI v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 426 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 26 ч назад

Обрабатывайте изображения с помощью ImageMagick (magick) — считывайте метаданные, изменяйте размер, обрезайте, вращайте, конвертируйте формат, объединяйте…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДизайнИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1426 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 628 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This image-handling skill is coherent and disclosed, but users should be aware that its compression recipes may remove image metadata.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.