SKILLEMALL.ai

AC pic-gen

Устали от посредственных изображений, сгенерированных ИИ? Этот навык решает проблему: вы описываете, что хотите, простыми словами, а pic-gen (1) выбирает лучшую модель для вашей сцены и (2) переписывает ваше описание в профессиональные промпты, которые действительно дают потрясающие результаты. Поддерживает Qwen Wanxiang, Banana/Flux, DALL-E 3 — или просто вывод промпта, если вы предпочитаете свой собственный конвейер. Триггер: "нарисуй...", "сгенерируй изображение...", "оптимизируй этот промпт", "AI art".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tired of getting mediocre AI images? This skill solves the problem: yo…»

Tired of getting mediocre AI images? This skill solves the problem: you describe what you want in plain language, and pic-gen (1) picks the best model for your scene, and (2) rewrites your description into professional-grade prompts that actually produce stunning results. Supports Qwen Wanxiang, Banana/Flux, DALL-E 3 — or just the prompt output if you prefer your own pipeline. Trigger: "draw a...", "generate image of...", "optimize this prompt", "AI art".

ClawHub Agent Skills автор: Roland Dickens v1.1.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 222 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Устали от посредственных изображений, сгенерированных ИИ?

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Tired of getting mediocre AI images? This skill solves the problem… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1222 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This image-generation skill is coherent and disclosed, but users should handle API keys and dependencies carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.