SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB ad-designer

Создает маркетинговые рекламные изображения с помощью Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image). Принимает творческие брифинги от планировщика кампаний, читает брендбук для визуального стиля, создает маркетингово-оптимизированные подсказки и создает готовые к публикации изображения в правильных соотношениях сторон. Поддерживает форматы 1:1, 9:16, 16:9, 4:5. Включает цикл самопроверки для выявления логотипов с галлюцинациями, неправильного текста и проблем с качеством. Рабочий процесс с черновиком (1K быстрая итерация, 4K финал). Вывод в /tmp/marketing/assets/images/.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate marketing ad images using Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image…»

Generate marketing ad images using Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image). Accepts campaign-planner creative briefs, reads brand bible for visual style, constructs marketing-optimized prompts, and produces platform-ready images at correct aspect ratios. Supports 1:1, 9:16, 16:9, 4:5 formats. Includes self-review loop to catch hallucinated logos, wrong text, and quality issues. Draft-first workflow (1K fast iteration, 4K final). Outputs to /tmp/marketing/assets/images/.

ClawHub Agent Skills автор: baitoxkevin v1.0.0 3 файла тело ≈ 2 972 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создает маркетинговые рекламные изображения с помощью Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image).

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ГенераторМаркетингИИ 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:29
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    If `uv` is missing: tell the user to install it with `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`.
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SKILL.md:280
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строка таблицы в документации)
    | `uv: command not found` | Run `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh` then retry |
    таблица

Просканировано файлов: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2972 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • 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

  • +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
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 471 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent ad-image generation skill, but users should review the uv installer command before letting an agent run it.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.