SKILLEMALL.ai

AC vision-understanding

Преобразуйте изображения, видео, аудио или документы в текст. Используйте, когда пользователь говорит «что на этом изображении», «опиши / подпиши это», «пометь эти фотографии», «прочитай этот документ / квитанцию / скриншот», «кратко изложи это видео», «транскрибируй это аудио», «ответь на вопросы об этой картинке» или хочет OCR, альтернативный текст или структурированное извлечение из медиа. Любая задача «медиа на входе, текст на выходе».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn images, video, audio, or documents into text. Use when the user s…»

Turn images, video, audio, or documents into text. Use when the user says "what's in this image", "describe / caption this", "tag these photos", "read this document / receipt / screenshot", "summarize this video", "transcribe this audio", "answer questions about this picture", or wants OCR, alt-text, or structured extraction from media. Any "media in, text out" task.

ClawHub Agent Skills автор: runware v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 640 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 16 ч назад

Преобразуйте изображения, видео, аудио или документы в текст.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеоТексты и документытип 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
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1640 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent media-to-text helper, but users should know it can send images, documents, audio, or video to external model providers.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.