SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC IMA Nano Banana Image Generator

Генерация изображений только Nano Banana через IMA Open API. Поддерживает text_to_image и image_to_image с gemini-3.1-flash-image (бюджетный) и gemini-3-pro-image (премиум). Детерминированное сопоставление размера/соотношения сторон, разрешение 512/1K/2K/4K. Требуется IMA_API_KEY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nano Banana-only image generation on IMA Open API. Supports text_to_im…»

Nano Banana-only image generation on IMA Open API. Supports text_to_image and image_to_image with gemini-3.1-flash-image (budget) and gemini-3-pro-image (premium). Deterministic size/ratio mapping, 512/1K/2K/4K resolution. Requires IMA_API_KEY.

ClawHub Agent Skills автор: allenfancy-gan v1.0.9 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 821 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Генерация изображений только Nano Banana через IMA Open API.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторФинансытип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "persistence"

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 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: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (IMA Nano Banana Image Generator) не совпадает с папкой (ai-nano-banana-ima)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 47
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1821 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 246 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed image-generation skill that uses an IMA API key, sends selected prompts/images to documented IMA endpoints, and keeps limited local logs/preferences.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.