SKILLEMALL.ai

AC camscanner-image-hd

Используйте CamScanner для улучшения четкости и качества изображения. Применяет автоматическое кадрирование, а затем HD-суперфильтр для получения более чистого и резкого изображения. При явном запросе опционально удаляет муар. Используйте, когда пользователь хочет сделать изображение более четким, резким, высококачественным или HD. Триггеры: «HD-изображение», «улучшить четкость изображения», «сделать изображение четче», «усилить резкость изображения», «высокое разрешение», «улучшить качество изображения», «суперфильтр» или когда пользователь хочет улучшить визуальное качество фотографии или отсканированного документа. Используйте режим демоира только тогда, когда пользователь явно упоминает удаление муара.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use CamScanner to enhance image clarity and quality. Applies auto-crop…»

Use CamScanner to enhance image clarity and quality. Applies auto-crop then HD super filter to produce a cleaner, sharper image. Optionally removes moire patterns when explicitly requested. Use when the user wants to make an image clearer, sharper, higher quality, or HD. Triggers on "HD image", "enhance image clarity", "make image clearer", "sharpen image", "high definition", "improve image quality", "super filter", or when the user wants to improve the visual quality of a photo or scanned document. Only use demoire mode when the user explicitly mentions removing moire patterns.

ClawHub Agent Skills автор: CamScanner-AI v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 450 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте CamScanner для улучшения четкости и качества изображения.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 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 62/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1450 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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 585 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill clearly describes uploading a chosen image to CamScanner for enhancement and downloading the result, with the main risk being third-party handling of image contents.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.