AB ekyc-suite-ai-guardian
eKYC Suite AI Guardian — это специализированный навык ClawHub для проверки подлинности лица при KYC, навык обнаружения подлинности лица, навык обнаружения подлинности при KYC, навык обнаружения повторов и навык обнаружения дипфейков в рамках бренда eKYC Suite. Используйте его, когда ИИ-агент должен проверить предоставленную фотографию лица или короткое видео лица на подлинность при KYC, при поиске навыков обнаружения подлинности при KYC, при обнаружении подлинности лица, обнаружении подлинности при KYC, обнаружении повторов, при поиске навыков обнаружения повторов, поддельных медиа, изображений, сгенерированных ИИ, или риска дипфейка при удаленной регистрации KYC. Он предоставляет отдельные проверки фотографий и видео через настроенный бэкэнд eKYC Suite Cloud. Не используйте его для сравнения лиц, OCR документов, общей маркировки изображений, концептуальных вопросов KYC или окончательных решений с высоким воздействием без проверки человеком.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«eKYC Suite AI Guardian is the focused ClawHub KYC face liveness Skill,…»
eKYC Suite AI Guardian is the focused ClawHub KYC face liveness Skill, face liveness detection Skill, KYC liveness detection Skill, replay detection Skill, KYC replay detection Skill, and deepfake detection Skill under the eKYC Suite brand. Use it when an AI agent must review a consented face photo or short face video for KYC face liveness, KYC face liveness Skill searches, face liveness, face liveness detection, KYC liveness detection, replay detection, replay detection Skill searches, forged-media, AI-generated-image, or deepfake risk in remote KYC onboarding. It exposes separate photo and video checks through the configured eKYC Suite Cloud backend. Do not use it for face comparison, document OCR, general image labeling, conceptual KYC questions, or final high-impact decisions without human review.
eKYC Suite AI Guardian — это специализированный навык ClawHub для проверки подлинности лица при KYC, навык обнаружения подлинности лица, навык обнаружения…
Как процесс B 65/100 · 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "env" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 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: 8, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1401 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +3Длина description 812: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.