SKILLEMALL.ai

AB restore-and-upscale

Улучшить качество и разрешение изображения. Используйте, когда пользователь говорит «увеличить это», «сделать четче / выше разрешение», «убрать размытие», «убрать шум», «убрать дымку», «восстановить это старое фото», «исправить это изображение с низким разрешением / пикселями», «очистить этот скан» или «улучшить». Включает суперразрешение и восстановление поврежденных, размытых, зашумленных или маленьких изображений без изменения контента. Чтобы добавить, удалить или заменить что-то на изображении, используйте edit-image. Для видео используйте video-upscale.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Improve image quality and resolution. Use when the user says "upscale…»

Improve image quality and resolution. Use when the user says "upscale this", "make it sharper / higher-res", "deblur", "denoise", "dehaze", "restore this old photo", "fix this low-res / pixelated image", "clean up this scan", or "enhance". Covers super-resolution and restoration of damaged, blurry, noisy, or small images, with no change to the content. To add, remove, or replace things in the image, use edit-image. For video, use video-upscale.

ClawHub Agent Skills автор: runware v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 137 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 9 ч назад

Улучшить качество и разрешение изображения.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеотип 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
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2137 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 448 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only image restoration and upscaling skill with minor routing ambiguity around video, but no hidden execution, persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.