SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC free-ai-image-generator

Навык ClawHub free-ai-image-generator позволяет создавать оригинальные изображения из текстовых описаний — без навыков дизайна. Опишите сцену, настроение или концепцию, и ИИ отрисует её за секунды. Поддерживает экспорт композиций во встроенном виде в видеоформатах, включая mp4, mov, avi, webm и mkv, для бесшовной мультимедийной работы. Идеально для создателей контента, инди-разработчиков, маркетологов и преподавателей, которым нужны свежие визуальные материалы без подписок и творческих блоков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The free-ai-image-generator skill on ClawHub lets you conjure original…»

The free-ai-image-generator skill on ClawHub lets you conjure original images from plain text descriptions — no design background required. Describe a scene, mood, or concept, and the AI renders it in seconds. Supports exporting compositions embedded in video formats including mp4, mov, avi, webm, and mkv for seamless multimedia workflows. Ideal for content creators, indie developers, marketers, and educators who need fresh visuals without subscription fees or creative blocks.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 3 851 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Навык ClawHub free-ai-image-generator позволяет создавать оригинальные изображения из текстовых описаний — без навыков дизайна.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
83
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

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».

Автору

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

  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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:89
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    $API = `${NEMO_API_URL:-https://mega-api-prod.nemovideo.ai}`, $TOKEN = `${NEMO_TOKEN}`, $WEB = `${NEMO_WEB_URL:-https://nemovideo.com}`.
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:163
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$API/api/credits/balance/simple" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:171
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$API/api/state/nemo_agent/me/<sid>/latest" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:151
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **File upload**: `curl -s -X POST "$API/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "X-Skill-Source: $SKILL_NAME" -H "X-Skill-Version: $SKILL_VERSION" -H "X-Skill-Platfo
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:153
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **URL upload**: `curl -s -X POST "$API/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -H "X-Skill-Source: $SKILL_NAME" -H "X-Skill-Version:
    в кавычках

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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3851 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.