SKILLEMALL.ai

AC image-highlight-cropper

Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь загружает большое изображение и хочет увидеть интересные детали, основные моменты или крупные планы, вырезанные из него. Активируйте, когда пользователи говорят что-то вроде "zeig mir die Details", "crop die highlights", "was sind die interessanten Stellen", "schneide Details aus", "highlight the details", "show me close-ups", или любой вариант желания извлечь заметные части из изображения. Особенно полезно для картин, произведений искусства, технических чертежей и детализированных фотографий. Всегда используйте этот навык, когда пользователь загружает изображение и спрашивает о деталях, интересных областях или хочет получить вырезки/фрагменты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever a user uploads a large image and wants to see…»

Use this skill whenever a user uploads a large image and wants to see interesting details, highlights, or close-ups cropped out of it. Trigger when users say things like "zeig mir die Details", "crop die highlights", "was sind die interessanten Stellen", "schneide Details aus", "highlight the details", "show me close-ups", or any variation of wanting to extract notable sections from an image. Especially useful for paintings, artworks, technical drawings, and detailed photographs. Always use this skill when the user uploads an image and asks about details, interesting areas, or wants crops/cutouts.

ClawHub Agent Skills автор: Max Rose v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 298 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь загружает большое изображение и хочет увидеть интересные детали, основные моменты или крупные планы…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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: 25
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1298 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

    • +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 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 604 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent image-cropping skill that processes user-uploaded images and creates downloadable cropped highlights, with one dependency-install caveat users should approve deliberately.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.