SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD image-enlarge

Бесплатно увеличивает изображения с помощью интерфейса инструмента Flyelep AI, поддерживает одиночную или пакетную обработку. Используется, когда пользователь просит повысить четкость, увеличить размер изображения, выполнить сверхчеткое улучшение, пакетно улучшить изображения товаров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 Flyelep AI 工具接口对图片进行无损放大，支持单张或批量处理。 当用户要求提升清晰度、放大图片尺寸、做超清增强、批量增强商品图…»

通过 Flyelep AI 工具接口对图片进行无损放大，支持单张或批量处理。 当用户要求提升清晰度、放大图片尺寸、做超清增强、批量增强商品图时使用此技能。

ClawHub Agent Skills автор: flyelep v1.0.4 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 791 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Бесплатно увеличивает изображения с помощью интерфейса инструмента Flyelep AI, поддерживает одиночную или пакетную обработку.

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-enlarge) не совпадает с папкой (flyelep-image-enlarge)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1791 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 77: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward Flyelep image-upscaling helper, but users should know local images may be uploaded to a public third-party URL.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 авг. 2026 г.