SKILLEMALL.ai

AB vlm-image-helper

Помощник по визуальному осмотру для рабочих процессов VLM и OCR. Используйте, когда агенту нужно помочь модели зрения более четко увидеть изображение перед повторным анализом: повернуть смещенный или боковой текст, обрезать до релевантной области, увеличить мелкие детали, улучшить читаемость или преобразовать изображение для повторного ввода. Триггер, особенно когда модель не может уверенно прочитать текст, не может различить похожие символы, такие как O/0 или I/l/1, сообщает, что изображение нечеткое, нужно осмотреть только одну область изображения или выиграет от второго прохода на более четком изображении. Не используйте как универсальный редактор изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Visual inspection helper for VLM and OCR workflows. Use when agent nee…»

Visual inspection helper for VLM and OCR workflows. Use when agent needs to help a vision model see an image more clearly before re-analysis: rotate misaligned or sideways text, crop to a relevant region, zoom small details, enhance readability, or convert an image for re-input. Trigger especially when the model cannot confidently read text, cannot tell similar characters apart such as O/0 or I/l/1, says the image is unclear, needs to inspect only one area of the image, or would benefit from a second pass on a clearer view. Do not use as a general-purpose image editor.

ClawHub Agent Skills автор: Yaaah v0.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 546 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по визуальному осмотру для рабочих процессов VLM и OCR.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
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: 8. 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 71/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 546 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 575 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a focused local image-preprocessing skill for OCR and vision-model workflows, with no evidence of hidden network access, credential use, persistence, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.