SKILLEMALL.ai

AC volc-vision

Использует ARK API火山引擎 для понимания изображений, описания изображений, визуальных ответов на вопросы и анализа изображений. Подходит для сценариев, когда пользователь отправляет изображение и спрашивает «Что это?», «Что на картинке?», «Посмотри на это изображение», «Опиши содержание изображения», «Распознай информацию на изображении», а также для понимания и ответов на вопросы по локальным изображениям, URL-адресам изображений или изображениям в формате base64.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用火山引擎 ARK API 做图片理解、图片描述、视觉问答与图像分析。适用于用户发来图片并询问“这是什么”“图里有什么”“帮我看下这张图”…»

使用火山引擎 ARK API 做图片理解、图片描述、视觉问答与图像分析。适用于用户发来图片并询问“这是什么”“图里有什么”“帮我看下这张图”“描述一下图片内容”“识别图片中的信息”等场景,也适用于需要对本地图片、图片 URL 或 base64 图片做理解和问答时。

ClawHub Agent Skills автор: big-dust v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 332 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Использует ARK API火山引擎 для понимания изображений, описания изображений, визуальных ответов на вопросы и анализа изображений.

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

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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: 4. 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 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: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 332 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward Volcengine ARK image-analysis skill, but images and prompts are sent to an external API when used.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.