SKILLEMALL.ai

AC modelcli

Используйте локальный ModelCLI для обнаружения объектов, OCR, распознавания речи, синтеза речи, управления моделями и диагностики работы. Используйте, когда пользователь просит обнаружить объекты на изображении, извлечь китайский или английский текст с изображения, транскрибировать аудио WAV/FLAC/MP3, синтезировать или клонировать речь, проверить возможности локальных моделей или управлять моделями ModelCLI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用本地 ModelCLI 完成目标检测、OCR、语音识别、语音合成、模型管理与运行诊断。 Use when the user asks t…»

使用本地 ModelCLI 完成目标检测、OCR、语音识别、语音合成、模型管理与运行诊断。 Use when the user asks to detect objects in an image, extract Chinese or English text from an image, transcribe WAV/FLAC/MP3 audio, synthesize or clone speech, inspect local model capabilities, or manage ModelCLI models.

ClawHub Agent Skills автор: Overlord v0.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 458 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте локальный ModelCLI для обнаружения объектов, OCR, распознавания речи, синтеза речи, управления моделями и диагностики работы.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 6. 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 62/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 458 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is purpose-aligned, but normal use can automatically download and run an unpinned remote install script without separate user confirmation.
    LLM: suspicious (high) · 23 июл. 2026 г.