SKILLEMALL.ai

BC photo-toolkit

Набор утилит для фотографии: конвертация RAW/JPG/HEIC в миниатюры, поиск фотографий по дате съемки, генерация превью макетов, устранение мерцания кадров таймлапса и сборка видео. Поддерживает все основные бренды камер: Nikon (NEF), Canon (CR2/CR3), Sony (ARW), Fujifilm (RAF), Olympus (ORF), Panasonic (RW2), Pentax (PEF), Samsung (SRW), Leica (DNG), Adobe (DNG), Hasselblad (3FR), Phase One (IIQ), Sigma (X3F), а также стандартные JPEG (.jpg/.jpeg) и Apple HEIC/HEIF (.heic/.heif). Используйте, когда пользователь хочет: - Конвертировать файлы RAW/JPG/HEIC в формат JPG (один файл или пакетная обработка) - Генерировать миниатюры / превью из фотографий камеры - Пакетная обработка файлов фотографий в каталоге (с возможностью рекурсивного поиска) - Поиск / фильтрация фотографий по дате съемки - Список всех файлов фотографий, сгруппированных по дате съемки - Генерация сетки превью макета из отсортированных фотографий - Удаление мерцания из последовательностей кадров таймлапса (deflicker) - Сборка последовательных кадров JPG в видео MP4. Триггеры: Пользователь упоминает конвертацию RAW/NEF/CR2/ARW/RAF/JPG/HEIC в JPG, генерацию миниатюр, пакетную обработку фотографий с камеры, поиск фотографий по дате, устранение мерцания, сборку видео таймлапса. Зависимости: Система: libraw (RedHat: dnf install LibRaw-devel / Debian: apt-get install libraw-dev) Python: rawpy, pillow, numpy, pillow-heif (опционально, для HEIC/HEIF) Проверка: bash scripts/setup_deps.sh

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Photography utility toolkit: convert RAW/JPG/HEIC to thumbnails, find…»

Photography utility toolkit: convert RAW/JPG/HEIC to thumbnails, find photos by shooting date, generate layout previews, deflicker timelapse frames, and assemble video. Supports all major camera brands: Nikon (NEF), Canon (CR2/CR3), Sony (ARW), Fujifilm (RAF), Olympus (ORF), Panasonic (RW2), Pentax (PEF), Samsung (SRW), Leica (DNG), Adobe (DNG), Hasselblad (3FR), Phase One (IIQ), Sigma (X3F), plus standard JPEG (.jpg/.jpeg) and Apple HEIC/HEIF (.heic/.heif). Use when the user wants to: - Convert RAW/JPG/HEIC files to JPG format (single file or batch) - Generate thumbnails / previews from camera photos - Batch process photo files in a directory (with optional recursive search) - Find / filter photos by shooting date - List all photo files grouped by shooting date - Generate layout preview grid from graded photos - Remove flicker from timelapse frame sequences (deflicker) - Assemble sequential JPG frames into MP4 video Triggers: User mentions converting RAW/NEF/CR2/ARW/RAF/JPG/HEIC to JPG, generating thumbnails, batch processing camera photos, finding photos by date, deflicker, timelapse video assembly. Dependencies: System: libraw (RedHat: dnf install LibRaw-devel / Debian: apt-get install libraw-dev) Python: rawpy, pillow, numpy, pillow-heif (optional, for HEIC/HEIF) Check: bash scripts/setup_deps.sh

ClawHub Agent Skills автор: konanok v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 957 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Набор утилит для фотографии: конвертация RAW/JPG/HEIC в миниатюры, поиск фотографий по дате съемки, генерация превью макетов, устранение мерцания кадров…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

  1. Сократите description до 1024 символов.
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

  • ошибка description-long description 1331 символов, лимит 1024

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1957 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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 1330: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local photo-processing skill, with the main caution that its dependency helper can install system and Python packages if approved.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.