SKILLEMALL.ai

AC mosocanvas

Визуальное руководство на основе фактических данных для кампаний изображений без референсов или с референсами, постеров, серий изображений для соцсетей и печатных рекламных материалов. Используйте, когда Codex должен преобразовать намерение в авторские снимки, композиционные доски, визуальный нарратив, цветовые/световые сценарии, основанные на трендах механизмы, независимые обзоры артефактов, контролируемые исправления или слепое сравнение качества с ведущими генераторами изображений, такими как Midjourney. Не используйте для механического преобразования, дизайна пользовательского интерфейса/потока продукта, чистого ретуширования без решений по арт-дирекции или визуальных утверждений об артефакте, который невозможно проверить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evidence-based visual direction for zero-reference or reference-led ca…»

Evidence-based visual direction for zero-reference or reference-led campaign images, posters, social image series, and physical promotional collateral. Use when Codex must turn an intent into authored shots, composition boards, visual narrative, color/light scripts, trend-informed mechanisms, independent artifact reviews, controlled repairs, or blind quality benchmarking against leading image generators such as Midjourney. Do not use for mechanical conversion, UI/product-flow design, pure retouching without art-direction decisions, or visual claims about an artifact that cannot be inspected.

ClawHub Agent Skills автор: Moso v0.1.0 MIT-0 59 файлов тело ≈ 2 886 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Визуальное руководство на основе фактических данных для кампаний изображений без референсов или с референсами, постеров, серий изображений для соцсетей и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникРазработкаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 57. 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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 77
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2886 токенов
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -33 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 598 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent visual-direction workflow with local helper scripts and no evidence of hidden persistence, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.