SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD image-clarity-enhance

Улучшение четкости изображений через интерфейс инструмента Flyelep AI, поддержка одиночной или пакетной обработки. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает AI-улучшение сверхчеткости, повышение четкости изображения, пакетное улучшение размытых изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 Flyelep AI 工具接口增强图片清晰度，支持单张或批量处理。 当用户要求做 AI 超清、提升图片清晰度、批量增强模糊图片时使用此…»

通过 Flyelep AI 工具接口增强图片清晰度，支持单张或批量处理。 当用户要求做 AI 超清、提升图片清晰度、批量增强模糊图片时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: flyelep v1.0.4 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 733 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Улучшение четкости изображений через интерфейс инструмента Flyelep AI, поддержка одиночной или пакетной обработки.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-clarity-enhance) не совпадает с папкой (flyelep-image-clarity-enhance)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1733 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 73: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does what it claims, but local image uploads become permanent public links without requiring a clear user warning first.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.