SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC image-gen

Генерирует изображения ИИ из текстовых подсказок. Активируется по: «生成图片», «画一张», «AI图», «generate image», «配图», «create picture», «draw», «visualize», «generate an image».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI images from text prompts. Triggers on: "生成图片", "画一张", "AI图…»

Generate AI images from text prompts. Triggers on: "生成图片", "画一张", "AI图", "generate image", "配图", "create picture", "draw", "visualize", "generate an image".

ClawHub Agent Skills автор: 0xFango v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 940 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерирует изображения ИИ из текстовых подсказок.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
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: 3. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-gen) не совпадает с папкой (marswave-image-gen)
    • 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: 37
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1940 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent AI image-generation skill that sends confirmed prompts to Labnana and saves generated images locally, with privacy and trigger-scope caveats users should understand.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.