SKILLEMALL.ai

AB agentboard

Программное создание многопанельных раскадровок — создание проектов, загрузка изображений/аудио на доски, композиция аннотаций, экспорт PDF, обмен по общедоступной ссылке. Вызывайте, когда пользователю нужна раскадровка, предварительная визуализация, разбивка сцен, аниматик или любая упорядоченная последовательность визуальных панелей с текстом. Размещено по адресу https://agentboard.fly.dev. Работает через REST из любого агента; инструменты MCP (mcp__agentboard__*) доступны в совместимых средах выполнения. Если у вас есть собственный генератор изображений/аудио, используйте его и ЗАГРУЗИТЕ байты — опциональные конечные точки генерации на стороне сервера существуют только в качестве резервного варианта для агентов без встроенной генерации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build multi-panel storyboards programmatically — create projects, uplo…»

Build multi-panel storyboards programmatically — create projects, upload images/audio to boards, composite annotations, export PDFs, share via public URL. Invoke when the user wants a storyboard, pre-visualization, shot breakdown, animatic, or any ordered sequence of visual panels with text. Hosted at https://agentboard.fly.dev. Works over REST from any agent; MCP tools (mcp__agentboard__*) available in compatible runtimes. If you have your own image/audio generator, use it and UPLOAD the bytes — optional server-side generation endpoints exist as a fallback only for agents without built-in generation.

ClawHub Agent Skills автор: 0xArtex v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 985 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Программное создание многопанельных раскадровок — создание проектов, загрузка изображений/аудио на доски, композиция аннотаций, экспорт PDF, обмен по…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 69/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1985 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 608 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    AgentBoard is a coherent storyboard helper, but it includes public/editable sharing and payment retry behavior without enough explicit user confirmation guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.