SKILLEMALL.ai

BC linkpix-image-compress

Интеллектуальное сжатие изображений, уменьшение размера файла при сохранении качества, поддержка пакетной обработки и конвертации форматов (JPG/PNG/WebP), повышение эффективности загрузки веб-страниц и загрузки файлов. Должно срабатывать, когда пользователь запрашивает сжатие изображений, уменьшение размера изображений, уменьшение размера файла, когда изображение превышает ограничения платформы по размеру. Ключевые слова: LinkPix, сжатие изображений, сжать изображение, уменьшить размер изображения, уменьшить объем, пакетное сжатие, конвертация WebP, ограничение размера загрузки, оптимизация изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能压缩图片体积,在保证画质的同时减少文件大小,支持批量处理与格式转换(JPG/PNG/WebP),提高网页加载及上传效率。当用户要求压缩图…»

智能压缩图片体积,在保证画质的同时减少文件大小,支持批量处理与格式转换(JPG/PNG/WebP),提高网页加载及上传效率。当用户要求压缩图片、图片瘦身、减小文件大小、图片超过平台大小限制时必须触发。关键词:LinkPix、图片压缩、压缩图片、图片瘦身、减小体积、批量压缩、WebP转换、上传大小限制、图片优化。

ClawHub Agent Skills автор: AutoAGC v0.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 264 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальное сжатие изображений, уменьшение размера файла при сохранении качества, поддержка пакетной обработки и конвертации форматов (JPG/PNG/WebP)…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 264 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward image-compression skill that uses normal local tools and does not show hidden, persistent, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 сент. 2026 г.