SKILLEMALL.ai

BF math-screenshot-to-giscus

Преобразует скриншоты или текст учебников математики (на китайском языке, включая формулы) в формат, совместимый с giscus/GitHub Discussion. Для скриншотов используется vision_analyze для подтверждения символов по буквам; текстовый ввод обычно преобразуется напрямую (без анализа), выводя Markdown, совместимый с GitHub MathJax.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把数学教材截图或文本(中文,含公式)转成 giscus/GitHub Discussion 可渲染的版本。截图用 vision_analyz…»

把数学教材截图或文本(中文,含公式)转成 giscus/GitHub Discussion 可渲染的版本。截图用 vision_analyze 逐字确认符号; 文本输入一般直接转格式(不做分析),输出 GitHub MathJax 兼容 Markdown。

ClawHub Agent Skills автор: yuancaoyaoHW v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 669 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Преобразует скриншоты или текст учебников математики (на китайском языке, включая формулы) в формат, совместимый с giscus/GitHub Discussion.

Как процесс F 37/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/verify-giscus-md.py, scripts/_test_trap7.py, references/giscus-rendering-verification.md

ПроцедураGitHubLaTeXРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
37/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/verify-giscus-md.py, scripts/_test_trap7.py, references/giscus-rendering-verification.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/verify-giscus-md.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/_test_trap7.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/giscus-rendering-verification.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/mathjax-test-page.html
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/github-markdown-api-quick-test.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/verify-giscus-md.py, scripts/_test_trap7.py, references/giscus-rendering-verification.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/verify-giscus-md.py, scripts/_test_trap7.py, references/giscus-rendering-verification.md
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2669 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a focused formatting helper for math content and its limited file-writing guidance is disclosed and tied to that purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.