SKILLEMALL.ai

AB glmv-caption

Генерируйте подписи (описания) для изображений, видео и документов с использованием мультимодальной модели ZhiPu GLM-V. Используйте этот навык, когда пользователь хочет описать, подписать, обобщить или интерпретировать содержимое изображений, видео или файлов. Поддерживает одиночные/множественные входы, URL-адреса, локальные пути и base64 (только изображения).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate captions (descriptions) for images, videos, and documents usi…»

Generate captions (descriptions) for images, videos, and documents using ZhiPu GLM-V multimodal model series. Use this skill whenever the user wants to describe, caption, summarize, or interpret the content of images, videos, or files. Supports single/multiple inputs, URLs, local paths, and base64 (images only).

ClawHub Agent Skills автор: Jared Wen v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 864 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерируйте подписи (описания) для изображений, видео и документов с использованием мультимодальной модели ZhiPu GLM-V.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеоИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
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: 3. 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 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1864 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 313 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Zhipu GLM-V captioning tool, but users should expect submitted media, prompts, and selected local images to be sent to Zhipu for processing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.