SKILLEMALL.ai

AD smyx-pet-carrier-respiratory-rate-analysis

Активируется, когда пользователь предоставляет видео питомца в переноске/клетке для анализа; поддерживает локальные загрузки или сетевые URL-адреса для вызова серверных API для мониторинга частоты дыхания, обнаружения циклов подъема/опускания грудной клетки/живота для расчета частоты дыхания в покое (вдохов/мин) и вывода предупреждения, когда частота превышает безопасный порог (>40 вдохов/мин), помогая раннему выявлению гипоксии, беспокойства или аномалий здоровья во время авиаперевозки животных для снижения рисков транспортировки (без диагностики заболеваний). Сценарии применения: авиапереноски для животных, грузовые перевозки животных, дальние перевозки животных. | 当用户提供航空箱内宠物视频时,触发本技能进行呼吸频率监测分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API检测胸腹起伏运动,计算静息呼吸频率(次/分),超过安全阈值(>40次/分)时输出预警,帮助托运过程中早期发现缺氧、焦虑或健康异常,降低托运风险(不诊断疾病)。应用场景:宠物航空箱、宠物托运、宠物长途运输。

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a video of a pet inside an airline carri…»

Triggers when a user provides a video of a pet inside an airline carrier/crate for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for respiratory rate monitoring, detecting chest/abdomen rise-fall cycles to calculate resting breathing frequency (breaths/min), and outputting an alert when the rate exceeds the safety threshold (>40 bpm), helping early detection of hypoxia, anxiety, or health abnormalities during pet air transport to reduce transport risks (without diagnosing diseases). Application scenarios: pet airline carriers, pet cargo transport, long-distance pet transport. | 当用户提供航空箱内宠物视频时,触发本技能进行呼吸频率监测分析;支持通过上传本地视频或网络视频URL,调用服务端API检测胸腹起伏运动,计算静息呼吸频率(次/分),超过安全阈值(>40次/分)时输出预警,帮助托运过程中早期发现缺氧、焦虑或健康异常,降低托运风险(不诊断疾病)。应用场景:宠物航空箱、宠物托运、宠物长途运输。

ClawHub Agent Skills автор: smyx-skills v1.0.9 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 493 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Активируется, когда пользователь предоставляет видео питомца в переноске/клетке для анализа; поддерживает локальные загрузки или сетевые URL-адреса для вызова…

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

АнализаторИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    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
    • 25Шаги. Шагов: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1493 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -258 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 773 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 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: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill matches its pet-video analysis purpose, but it also silently creates or reuses identity records, logs into a remote health service, and stores tokens locally.
    LLM: suspicious (high) · 26 авг. 2026 г.