SKILLEMALL.ai

BC dmxapi-image-recognition

Используйте платформу DMXAPI для распознавания и понимания изображений. Поддерживает мультимодальные визуальные модели, такие как Gemini. Может выполнять такие задачи, как описание изображений, распознавание текста OCR, анализ данных на диаграммах, обнаружение объектов, понимание сцен. Используется, когда пользователю необходимо распознать содержимое изображения, извлечь текст из изображения, проанализировать диаграмму, понять изображение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 DMXAPI 平台进行图像识别和理解。支持 Gemini 等多模态视觉模型。可进行图片描述、OCR文字识别、图表数据分析、物体检测、场…»

使用 DMXAPI 平台进行图像识别和理解。支持 Gemini 等多模态视觉模型。可进行图片描述、OCR文字识别、图表数据分析、物体检测、场景理解等任务。当用户需要识别图片内容、提取图片文字、分析图表、理解图像时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: cryptonee.eth v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 718 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте платформу DMXAPI для распознавания и понимания изображений.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 718 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent image-recognition helper, but users should be careful because selected images and API credentials are handled through an external DMXAPI service.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.