AB camscanner-image-detect-tampering
Используйте CamScanner для определения, был ли файл изображения отредактирован (PS-редактирование), изменен или подделан. Работает на основе механизма обнаружения манипуляций, который идентифицирует следы редактирования фотографий, склейку, ретушь и другие признаки подделки. Возвращает результат в формате JSON с полями `is_tampered` (логическое значение) и `result_text` (текст, понятный человеку). Используйте, когда пользователь спрашивает, является ли фотография подлинной, хочет проверить подлинность изображения или спрашивает "это PS-редактирование / фотошоп / отредактировано". Активируется по запросам "检测图片是否PS", "是否被篡改", "图片验真", "PS检测", "detect image tampering", "is this photoshopped", "check if image was edited", или когда пользователь делится изображением и спрашивает, было ли оно изменено.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use CamScanner to detect whether an image has been PS-edited, manipula…»
Use CamScanner to detect whether an image has been PS-edited, manipulated, or tampered with. Powered by a manipulation-detection engine that identifies photo-editing traces, splicing, retouching, and other signs of tampering. Returns a JSON result with `is_tampered` (boolean) and `result_text` (human-readable). Use when the user asks whether a photo is genuine, wants to verify an image's authenticity, or asks "is this PS-ed / photoshopped / edited". Triggers on "检测图片是否PS", "是否被篡改", "图片验真", "PS检测", "detect image tampering", "is this photoshopped", "check if image was edited", or when the user shares an image and asks whether it has been modified.
Используйте CamScanner для определения, был ли файл изображения отредактирован (PS-редактирование), изменен или подделан.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1533 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 653 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.