SKILLEMALL.ai

AC grounding

Используйте возможности мультимодального грунтования GLM-4.7V для обнаружения и локализации объектов/текста на изображениях. Активируйте, когда пользователь просит найти, локализовать, обнаружить или обосновать конкретные объекты, текст, элементы пользовательского интерфейса или области на изображении. Также активируется фразами вроде "找到xxx的位置", "框出xxx", "定位xxx", "grounding", "bounding box", "坐标框".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use GLM-4.7V's multimodal grounding capability to detect and locate ob…»

Use GLM-4.7V's multimodal grounding capability to detect and locate objects/text in images. Activate when user asks to find, locate, detect, or ground specific objects, text, UI elements, or regions in an image. Also triggers on phrases like "找到xxx的位置", "框出xxx", "定位xxx", "grounding", "bounding box", "坐标框".

ClawHub Agent Skills автор: Ji Qi v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 698 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте возможности мультимодального грунтования GLM-4.7V для обнаружения и локализации объектов/текста на изображениях. Активируйте, когда пользователь…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

Такой же скилл встречается ещё в 3 местах: ClawHub, ClawHub, ClawHub

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: 2. 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 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (grounding) не совпадает с папкой (glm-grounding)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 698 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

    • +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
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only image grounding skill that uses a model endpoint as described and does not include hidden code or installation behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.