SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB microscopy-scale-bar-adder

Добавляйте точные, готовые к публикации масштабные линейки к микроскопическим изображениям, используя данные калибровки пикселей в единицы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add accurate, publication-ready scale bars to microscopy images given…»

Add accurate, publication-ready scale bars to microscopy images given pixel-to-unit calibration data.

ClawHub Agent Skills автор: AIpoch v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 514 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Добавляйте точные, готовые к публикации масштабные линейки к микроскопическим изображениям, используя данные калибровки пикселей в единицы.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: когда включается

СправочникИнфраструктуратип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill-author"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1514 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Длина description 101: рекомендуется 120–800 символов
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local image-editing helper that reads a user-selected microscopy image, draws a scale bar, and saves an output image, with no evidence of hidden network, credential, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.