SKILLEMALL.ai

AB oatda-vision-analysis

Анализирует изображения с помощью ИИ-моделей с поддержкой зрения через унифицированный API OATDA. Активируется, когда пользователь хочет анализировать, описывать или понимать изображения; извлекать текст (OCR) из изображений; понимать диаграммы, графики, скриншоты или фотографии; получать описания изображений на основе ИИ с использованием OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini или других моделей зрения через OATDA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze images using vision-capable AI models through OATDA's unified…»

Analyze images using vision-capable AI models through OATDA's unified API. Triggers when the user wants to analyze, describe, or understand images; extract text (OCR) from images; understand diagrams, charts, screenshots, or photos; get AI-powered image descriptions using OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, or other vision models via OATDA.

ClawHub Agent Skills автор: devcsde v1.0.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 014 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализирует изображения с помощью ИИ-моделей с поддержкой зрения через унифицированный API OATDA.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1014 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward OATDA image-analysis wrapper that discloses its API key use and outbound image requests.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.