SKILLEMALL.ai

BF smyx-driver-blink-fatigue-detection-analysis

Используя бортовую камеру DMS, система в реальном времени анализирует видео лица водителя, определяет состояние глаз (открыты/закрыты), рассчитывает частоту моргания в минуту (нормальный диапазон 15-20 морганий в минуту) и определяет продолжительность закрытия глаз при одном моргании. | Через бортовую камеру DMS система в реальном времени анализирует видео лица водителя, определяет состояние глаз (открыты/закрыты), рассчитывает частоту моргания в минуту (нормальная частота составляет примерно 15-20 раз в минуту) и определяет продолжительность закрытия глаз. Когда частота моргания аномально снижается (например, <10 раз в минуту) или одно закрытие глаз длится более 2 секунд (признак микросна), выдается предупреждение об усталости водителя, активируется голосовое оповещение в салоне или вибрация сиденья для предотвращения аварий, вызванных усталостью.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Using an in-cabin DMS camera, the system analyzes the driver's facial…»

Using an in-cabin DMS camera, the system analyzes the driver's facial video in real time, detects eye open/closed state, calculates blink rate per minute (normal range 15-20 blinks/min), and identifies single-blink closure duration. | 通过车载DMS摄像头实时分析驾驶员面部视频,检测眼部开闭状态,计算每分钟眨眼频率(正常约为15-20次/分钟),并识别闭眼持续时间。当眨眼频率异常降低(如<10次/分钟)或出现单次闭眼超过2秒(微睡眠前兆)时,输出疲劳驾驶预警,联动车内语音提醒或震动座椅,预防因疲劳导致的事故。

ClawHub Agent Skills автор: smyx-sunjinhui v1.0.9 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 581 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используя бортовую камеру DMS, система в реальном времени анализирует видео лица водителя, определяет состояние глаз (открыты/закрыты), рассчитывает частоту…

Как процесс F 32/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИнфраструктураМедиа и видеотип 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
F
32/100
Не запустится
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: 30. 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 32/100

  • 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
  • 25Шаги. Шагов: 1
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1581 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s driver-fatigue analysis purpose is plausible, but it silently creates/uses cloud identity, uploads sensitive video, retrieves history, and stores cloud tokens locally with weak disclosure and control.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.