SKILLEMALL.ai

AC piano-score-fingering

Чтение фортепианных партитур из изображений, PDF, MusicXML, MXL или файлов MuseScore; сохранение координат каждой головки ноты на странице; генерация играбельной двуручной аппликатуры с помощью встроенного динамического поиска положения рук; и предоставление аннотированного PDF или аппликатуры MusicXML. Используйте для распознавания фортепианных партитур, автоматической аппликатуры, аннотирования партитур с точной координацией, проверки аппликатуры и руководства по практике без необходимости использования PianoPlayer, MuseScore, ReportLab или онлайн-сервисов OMR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read piano scores from images, PDFs, MusicXML, MXL, or MuseScore files…»

Read piano scores from images, PDFs, MusicXML, MXL, or MuseScore files; preserve the page coordinates of every notehead; generate playable two-hand fingering with the bundled dynamic hand-position search; and deliver an annotated PDF or fingered MusicXML. Use for piano-score recognition, automatic fingering, coordinate-accurate score annotation, fingering review, and practice guidance without requiring PianoPlayer, MuseScore, ReportLab, or online OMR services.

ClawHub Agent Skills автор: Yannxin v0.1.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 3 223 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Чтение фортепианных партитур из изображений, PDF, MusicXML, MXL или файлов MuseScore; сохранение координат каждой головки ноты на странице; генерация…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/vendor/pypdf/_codecs/_codecs.py:181
      Длинный blob, похожий на base64 (комментарий в коде)
      # https://github.com/empira/PDFsharp/blob/5fbf…f5d/src/foundation/src/PDFsharp/src/PdfSharp/Pdf.Filters/LzwDecode.cs
      комментарий
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/vendor/pypdf/_encryption.py:112
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
      b"\x28\xbf\x4e\x5e\x4e\x75\x8a\x41\x64\x00\x4e\x56\xff\xfa\x01\x08"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/vendor/pypdf/_encryption.py:113
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
      b"\x2e\x2e\x00\xb6\xd0\x68\x3e\x80\x2f\x0c\xa9\xfe\x64\x53\x69\x7a"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/vendor/pypdf/generic/_image_inline.py:194
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
      b"\xc0\xc1\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc9\xca\xcb\xcc\xcd\xce\xcf"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/vendor/pypdf/generic/_image_inline.py:196
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
      b"\xe0\xe1\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xeb\xec\xed\xee\xef\xfe"
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/vendor/pypdf/generic/_image_inline.py:271
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      https://github.com/itext/itext-java/blob/9.1.0/kernel/src/main/java/com/itextpdf/kernel/pdf/canvas/parser/util/InlineImageParsingUtils.java
      в кавычках

    Просканировано файлов: 80. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3223 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -35 из 15 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 464 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local piano-score fingering tool that reads user-supplied score files and writes annotated outputs without hidden network, persistence, or unrelated actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 авг. 2026 г.