SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD pet-analysis

Активируется, когда пользователь предоставляет видео URL или файл питомца (кошки/собаки/птицы) для анализа; поддерживает локальные загрузки видео или сетевые URL для вызова серверных API для проверки состояния здоровья, анализа таких признаков, как шерсть, тело и морда, для выявления потенциальных заболеваний и создания отчета о состоянии здоровья Pet Safety Guardian. | 猫狗宠物健康诊断分析工具，当用户提供猫/狗/鸟等宠物的视频 URL 或文件需要分析时，触发本技能进行宠物健康诊断分析；支持通过上传本地视频或网络视频 URL，调用服务端 API 进行宠物健康检查，分析毛发、身体、脸部等特征，识别潜在疾病并输出宠安卫士健康报告

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggers when a user provides a video URL or file of a pet (cat/dog/bi…»

Triggers when a user provides a video URL or file of a pet (cat/dog/bird) for analysis; supports local video uploads or network URLs to call server-side APIs for health checks, analyzing features like fur, body, and face to identify potential diseases and generate a Pet Safety Guardian health report. | 猫狗宠物健康诊断分析工具，当用户提供猫/狗/鸟等宠物的视频 URL 或文件需要分析时，触发本技能进行宠物健康诊断分析；支持通过上传本地视频或网络视频 URL，调用服务端 API 进行宠物健康检查，分析毛发、身体、脸部等特征，识别潜在疾病并输出宠安卫士健康报告

ClawHub Agent Skills автор: smyx-sunjinhui v999.999.1006 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 130 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Активируется, когда пользователь предоставляет видео URL или файл питомца (кошки/собаки/птицы) для анализа; поддерживает локальные загрузки видео или сетевые…

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторМедиа и видеоДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
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

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: 30. 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 36/100

    • 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
    • 25Шаги. Шагов: 1
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (pet-analysis) не совпадает с папкой (smyx-pet-analysis)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1130 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -254 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This pet-analysis skill is mostly coherent, but it silently creates or reuses identity records, stores tokens locally, and can query cloud history without clear user-facing consent.
    LLM: suspicious (high) · 29 авг. 2026 г.