SKILLEMALL.ai

AC spikecv-helper

Помощь AI-агентам в ответах на вопросы и выполнении задач для SpikeCV, сверхскоростной системы компьютерного зрения на основе спайковых камер. Используйте, когда пользователь спрашивает о спайковых камерах, репозитории SpikeCV, загрузке набора данных Spike, выполнении задач компьютерного зрения, таких как отслеживание, реконструкция с помощью спайкового зрения и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help AI Agents answer questions and execute tasks for SpikeCV, an ultr…»

Help AI Agents answer questions and execute tasks for SpikeCV, an ultra-high-speed spike camera vision framework. Use when the user asks about spike cameras, SpikeCV repository, spike dataset download, running vision task like tracking, reconstruction through spike vision, etc.

ClawHub Agent Skills автор: LHS183019 v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 197 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Помощь AI-агентам в ответах на вопросы и выполнении задач для SpikeCV, сверхскоростной системы компьютерного зрения на основе спайковых камер.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 151, 152, 153, 154): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2197 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This SpikeCV helper is a coherent documentation skill, but users should review the install and download commands before running them.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.