SKILLEMALL.ai

AD qr-code-toolkit

Универсальный набор инструментов для QR-кодов/штрих-кодов — поддержка генерации, распознавания, украшения, пакетной обработки. Используйте, когда: (1) нужно сгенерировать QR-код (URL/текст/WiFi/визитка/оплата), (2) нужно распознать/декодировать QR-код или штрих-код, (3) нужно украсить QR-код (добавить логотип/изменить цвет/стиль), (4) нужно пакетно сгенерировать или распознать QR-коды, (5) нужно сгенерировать штрих-код (EAN/UPC/Code128).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«二维码/条形码全能工具集 - 支持生成、识别、美化、批量处理。Use when: (1) 需要生成二维码(URL/文本/WiFi/名片/支付…»

二维码/条形码全能工具集 - 支持生成、识别、美化、批量处理。Use when: (1) 需要生成二维码(URL/文本/WiFi/名片/支付), (2) 需要识别/解码二维码或条形码, (3) 需要美化二维码(添加logo/改变颜色/样式), (4) 需要批量生成或识别二维码, (5) 需要生成条形码(EAN/UPC/Code128)

ClawHub Agent Skills автор: Lv Lancer v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 378 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Универсальный набор инструментов для QR-кодов/штрих-кодов — поддержка генерации, распознавания, украшения, пакетной обработки.

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

ПроцедураРазработкаИнфраструктуратип 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
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

    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: 12. 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 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 (qr-code-toolkit) не совпадает с папкой (qr-barcode-toolkit)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 378 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a mostly coherent local QR/barcode toolkit, but its batch generator can write files outside the chosen output folder if a CSV or JSON file contains unsafe filenames.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.