SKILLEMALL.ai

AC redact

Инструмент для сокрытия конфиденциальной информации в изображениях, PDF, документах Word и презентациях PowerPoint. Используйте, когда пользователю необходимо скрыть, маскировать или заменить конфиденциальную/личную информацию в файлах. Триггеры: - Сокрытие или маскировка конфиденциального текста в изображениях, PDF, документах или презентациях - Замена имен, номеров телефонов, идентификаторов или другой персональной информации в файлах - Обработка соответствия требованиям конфиденциальности для документов перед их передачей - Анонимизация контента в визуальных файлах Поддерживаемые форматы: изображения png/jpg, PDF, docx/doc, pptx/ppt.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Privacy redaction toolkit for images, PDFs, Word documents, and PowerP…»

Privacy redaction toolkit for images, PDFs, Word documents, and PowerPoint presentations. Use when the user needs to redact, mask, or replace sensitive/private information in files. Triggers: - Redacting or masking sensitive text in images, PDFs, documents, or presentations - Replacing names, phone numbers, IDs, or other PII in files - Processing privacy compliance for documents before sharing - Anonymizing content in visual files Supported formats: png/jpg images, PDF, docx/doc, pptx/ppt

ClawHub Agent Skills автор: noah v0.1.1 MIT-0 8 файлов тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для сокрытия конфиденциальной информации в изображениях, PDF, документах Word и презентациях PowerPoint.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникWordPowerPointИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 8. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -228 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This redaction skill mostly matches its stated purpose, but it can expose or leave behind unredacted sensitive text during normal logging, debug output, and OCR processing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.