SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD image-audit

对图片进行鉴黄、政治、暴恐内容审核。先将图片压缩到 500px/JPEG 后直传 NX API 审核，以表格汇总结果。适用于用户提到图片审核、内容检查、鉴黄、政治识别、暴恐识别、违规扫描、图片安全、JPG/PNG/WebP 审核的场景。

ClawHub Agent Skills автор: xiaowu89 v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 710 токенов открыть источник ↗ проанализирован 16 ч назад

对图片进行鉴黄、政治、暴恐内容审核。先将图片压缩到 500px/JPEG 后直传 NX API 审核，以表格汇总结果。适用于用户提到图片审核、内容检查、鉴黄、政治识别、暴恐识别、违规扫描、图片安全、JPG/PNG/WebP 审核的场景。

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/audit.js:2
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    function a0_0x372b(){const _0x20687c=['y3jL…ZAa','Cgf5…dOG','mda6…mda','zMXVB3i','BwvZC2fNzq','ue9tva','ANnVBG','mtmW…kBq','Ahr0…LTz
    детектор

Ещё 2 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 3. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-audit) не совпадает с папкой (skill-function)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 710 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly performs image moderation as advertised, but it hides high-impact details in obfuscated code, including broad local configuration loading, automatic global package installation, and persistent device fingerprinting.
LLM: suspicious (high) · 12 авг. 2026 г.