SKILLEMALL.ai

BB Image

Создавайте, проверяйте, обрабатывайте и оптимизируйте файлы изображений и визуальные ресурсы с надежным выбором формата, изменением размера, сжатием, цветовым профилем, метаданными и проверкой экспорта для платформы. Используйте, когда (1) задача касается изображений, скриншотов, логотипов, фотографий продуктов или графики; (2) важны спецификации изменения размера, преобразования, сжатия, обрезки, метаданных или экспорта; (3) ресурс должен выдержать доставку в веб, социальные сети, электронную коммерцию или печать без ошибок в качестве или формате.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, inspect, process, and optimize image files and visual assets w…»

Create, inspect, process, and optimize image files and visual assets with reliable format choice, resizing, compression, color-profile, metadata, and platform-export checks. Use when (1) the task is about images, screenshots, logos, product photos, or graphics; (2) resizing, converting, compressing, cropping, metadata, or export specs matter; (3) the asset must survive web, social, ecommerce, or print delivery without quality or format mistakes.

ClawHub Agent Skills автор: Iván v1.0.4 MIT-0 10 файлов тело ≈ 3 291 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте, проверяйте, обрабатывайте и оптимизируйте файлы изображений и визуальные ресурсы с надежным выбором формата, изменением размера, сжатием, цветовым…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураТексты и документыТорговляДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 94
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3291 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 94 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This image workflow skill is coherent and mostly advisory, with disclosed command examples users should run cautiously.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.