BF openclaw-vmake-ai
Видеофайл → videoscreenclear или hdvideoallinone + spawn-run-task и сессии sessions_spawn (основная сессия). Изображение → eraser_watermark или image_restoration + blocking run-task (никогда не использовать spawn-run-task для задач с изображениями). Обработка изображений или видео с помощью Vmake AI — четыре задачи — удаление водяных знаков с изображений (eraser_watermark), удаление водяных знаков с видео (videoscreenclear), восстановление качества изображений (image_restoration), восстановление качества видео (hdvideoallinone). Используйте, когда пользователь запрашивает удаление водяных знаков или восстановление качества изображений или видео. Платный API (использует квоту арендатора); никогда не утверждайте, что услуга бесплатна, и не выдумывайте цены. Для videoscreenclear и hdvideoallinone всегда используйте spawn-run-task плюс сессии sessions_spawn OpenClaw в основной сессии (никогда не используйте blocking run-task там); пропускайте spawn только в том случае, если хост явно запрещает sessions_spawn.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video file → videoscreenclear or hdvideoallinone + spawn-run-task and…»
Video file → videoscreenclear or hdvideoallinone + spawn-run-task and sessions_spawn (main session). Image → eraser_watermark or image_restoration + blocking run-task only (never spawn-run-task for image tasks). Process images or video with Vmake AI — four tasks — image watermark removal (eraser_watermark), video watermark removal (videoscreenclear), image quality restoration (image_restoration), video quality restoration (hdvideoallinone). Use when the user asks for watermark removal or quality restoration on images or video. Paid API (consumes tenant quota); never claim the service is free or invent pricing. For videoscreenclear and hdvideoallinone, always use spawn-run-task plus OpenClaw sessions_spawn in the main session (never blocking run-task there); only bypass spawn if the host explicitly forbids sessions_spawn.
Видеофайл → videoscreenclear или hdvideoallinone + spawn-run-task и сессии sessionsspawn (основная сессия).
Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/.env, scripts/.env.example
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlscripts/vmake_ai.py:757URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)f"https://api.telegram.org/bot{token}/getFile",в кавычках -
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:111Чтение файла .envsource scripts/.env
Просканировано файлов: 38. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5811 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/.env - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/.env.example
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/.env, scripts/.env.example
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-vmake-ai) не совпадает с папкой (vmake-skill)
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5811 токенов
- 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 832: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -31 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.