SKILLEMALL.ai

AC universal-theme

Вызывается, когда пользователь хочет углубить художественный смысл своих фотографий, спрашивает "как сделать фотографии более значимыми" или стремится перейти от "красивых" к "шедеврам". Не подходит для базовой оценки композиции (используйте photo-three-principles) или вопросов технической эксплуатации. Ключевые триггеры: "универсальная тема", "смысл фотографии", "universal theme", "how to make photo meaningful", "storytelling photography", "deeper photography", "what makes a photo a masterpiece", "photo with deeper meaning".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用户想提升照片的艺术深度、问"怎么让照片更有意义"、或追求从"好看"到 "杰作"的突破时调用。不适用于基础构图评价(应调用 photo-th…»

用户想提升照片的艺术深度、问"怎么让照片更有意义"、或追求从"好看"到 "杰作"的突破时调用。不适用于基础构图评价(应调用 photo-three-principles) 或技术操作问题。 Invoke when the user wants to deepen the artistic meaning of their photos, asks "how to make photos more meaningful," or seeks to elevate from "pretty" to "masterpiece." Not for basic composition evaluation (use photo-three-principles) or technical operation questions. 关键 trigger / Key triggers: "普遍性主题"、"照片的意义"、"universal theme"、 "how to make photo meaningful"、"storytelling photography"、 "deeper photography"、"what makes a photo a masterpiece"、 "photo with deeper meaning"。

ClawHub Agent Skills автор: bianchunhui v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 578 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Вызывается, когда пользователь хочет углубить художественный смысл своих фотографий, спрашивает "как сделать фотографии более значимыми" или стремится перейти…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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

    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 "source_book"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_chapter"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 49
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 578 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 571 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a photography guidance skill with no code execution, sensitive data access, persistence, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.