SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC photo-composition-critic

Экспертный критик фотокомпозиции, основанный на обучении визуальной эстетике на уровне магистратуры, исследованиях вычислительной эстетики (AVA, NIMA, LAION-Aesthetics, VisualQuality-R1) и профессиональном анализе изображений с использованием пользовательских инструментов. Используйте для оценки качества изображений, анализа композиции, оценки эстетики, фотокритики. Активация по запросам "photo critique", "composition analysis", "image aesthetics", "NIMA", "AVA dataset", "visual quality". НЕ для редактирования/ретуши фотографий (используйте native-app-designer), генерации изображений (используйте Stability AI напрямую) или базовой обработки изображений (используйте clip-aware-embeddings).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert photography composition critic grounded in graduate-level visua…»

Expert photography composition critic grounded in graduate-level visual aesthetics education, computational aesthetics research (AVA, NIMA, LAION-Aesthetics, VisualQuality-R1), and professional image analysis with custom tooling. Use for image quality assessment, composition analysis, aesthetic scoring, photo critique. Activate on "photo critique", "composition analysis", "image aesthetics", "NIMA", "AVA dataset", "visual quality". NOT for photo editing/retouching (use native-app-designer), generating images (use Stability AI directly), or basic image processing (use clip-aware-embeddings).

curiositech/some_claude_skills Agent Skills автор: curiositech 7 файлов тело ≈ 1 076 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 52 мин назад

Экспертный критик фотокомпозиции, основанный на обучении визуальной эстетике на уровне магистратуры, исследованиях вычислительной эстетики (AVA, NIMA…

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

ГенераторИИ и агентыТексты и документыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
97
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
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Edit Bash mcp__firecrawl__firecrawl_search

    Просканировано файлов: 7. 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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1076 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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 597 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 97.