SKILLEMALL.ai

BD muapi-media-generation

Генерируйте изображения, видео, музыку и аудио с помощью ИИ из терминала через muapi.ai — поддержка более 100 моделей, включая Flux, Midjourney v7, Kling 3.0, Veo3 и Suno V5.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI images, videos, music, and audio from the terminal via mua…»

Generate AI images, videos, music, and audio from the terminal via muapi.ai — supports 100+ models including Flux, Midjourney v7, Kling 3.0, Veo3, and Suno V5

ClawHub Agent Skills автор: Anil Chandra Naidu Matcha v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 5 скриптов тело ≈ 368 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерируйте изображения, видео, музыку и аудио с помощью ИИ из терминала через muapi.ai — поддержка более 100 моделей, включая Flux, Midjourney v7, Kling 3.0…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
80
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • средняя Утечка данных net-credential-use create-music.sh:89
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local RESP=$(curl -s -X POST "${MUAPI_BASE}/upload_file" -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" -F "file=@${FPATH}")
  • средняя Утечка данных net-credential-use image-to-video.sh:109
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    local RESP=$(curl -s -X POST "${MUAPI_BASE}/upload_file" -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" -F "file=@${FPATH}")
  • средняя Утечка данных net-credential-use upload.sh:33
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    RESP=$(curl -s -X POST "${MUAPI_BASE}/upload_file" -H "x-api-key: $MUAPI_KEY" -F "file=@${FILE}")
  • низкая Утечка данных read-dotenv create-music.sh:39
    Чтение файла .env
    if [ -f ".env" ]; then source .env 2>/dev/null || true; fi
  • низкая Утечка данных read-dotenv generate-image.sh:26
    Чтение файла .env
    if [ -f ".env" ]; then source .env 2>/dev/null || true; fi
  • низкая Утечка данных read-dotenv generate-video.sh:25
    Чтение файла .env
    if [ -f ".env" ]; then source .env 2>/dev/null || true; fi
  • низкая Утечка данных read-dotenv image-to-video.sh:41
    Чтение файла .env
    if [ -f ".env" ]; then source .env 2>/dev/null || true; fi
  • низкая Утечка данных read-dotenv upload.sh:27
    Чтение файла .env
    if [ -f ".env" ]; then source .env 2>/dev/null || true; fi

Просканировано файлов: 7. 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 "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "acceptLicenseTerms"

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (muapi-media-generation) не совпадает с папкой (muapi-media)
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 368 токенов

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This media-generation skill mostly matches its stated purpose, but it needs review because it stores and loads API credentials unsafely and sends user-selected files/content to a third-party service with limited disclosure.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.