CF image-detection
(описание отсутствует)
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: VIDEO_DETECTION.md
Как улучшить
- Добавьте description во фронтматтер: без него скилл никогда не сработает.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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
- ошибка
frontmatterSKILL.md: no YAML frontmatter block found - ошибка
name-missingSKILL.md: нет поля name во фронтматтере - ошибка
description-missingSKILL.md: нет description — скилл никогда не сработает - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: VIDEO_DETECTION.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: VIDEO_DETECTION.md
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): VIDEO_DETECTION.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 530 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 0: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 0.
Внешние проверки
ClawHub: clean
This is an instruction-only image detection skill with optional cloud analysis, and its main risk is privacy clarity rather than hidden or unsafe behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.