SKILLEMALL.ai

BD signature-splice

Несколько изображений рукописных/электронных подписей, после предварительной обработки (удаление фона, удаление полей скриншота, плотное кадрирование, прозрачность), равномерно вставляются в целевые области PDF (анкеты/письма о намерениях/листы утверждения/контракты и т. д.) в указанном порядке, а после вставки выполняется рендеринг для самопроверки. Используйте, когда пользователь упоминает «подпись в анкете, вставка подписи в PDF, добавление подписи в PDF, вставка электронной подписи, PDF с подписями, равномерное размещение подписей, подпись в порядке списка, размещение подписи в поле подписи». Выполняет только синтез и верстку «изображений подписей»; цифровые подписи PDF (шифрование поля подписи/сертификат подписи) не применимы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把若干张手写/电子签名图片,经预处理(去背景、去截图边框、紧裁、透明化)后,按指定顺序均匀插入 PDF 的目标区域(报名表/承诺书/审批单/…»

把若干张手写/电子签名图片,经预处理(去背景、去截图边框、紧裁、透明化)后,按指定顺序均匀插入 PDF 的目标区域(报名表/承诺书/审批单/合同等),并在插入后渲染自查。当用户提到"报名表签字、把签名拼进 PDF、给 PDF 加签名、电子签名插入、签字版 PDF、签名均匀排布、按名单顺序签名、签名放到签名栏"时使用。仅做"签名图片"的合成与排版;PDF 数字证书签名(加密签名域/签章证书)不适用。

ClawHub Agent Skills автор: TOMUIV v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 675 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Несколько изображений рукописных/электронных подписей, после предварительной обработки (удаление фона, удаление полей скриншота, плотное кадрирование…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPDFРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1675 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local PDF/signature-image utility; it handles sensitive signature files, but its behavior is purpose-aligned and user-directed.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 сент. 2026 г.