SKILLEMALL.ai

AF product-image-generator

Генерирует профессиональные изображения продуктов для платформ электронной коммерции (Amazon, Shopify, eBay и т. д.). Поддерживает 8 визуальных стилей и 6 типов сцен, оптимизированных для различных категорий продуктов. Используйте, когда пользователь упоминает "商品图", "product images", "Amazon listing", "电商图片" или нуждается в товарной фотографии для электронной коммерции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates professional product images for e-commerce platforms (Amazon…»

Generates professional product images for e-commerce platforms (Amazon, Shopify, eBay, etc.). Supports 8 visual styles and 6 scene types optimized for different product categories. Use when user mentions "商品图", "product images", "Amazon listing", "电商图片", or needs e-commerce product photography.

ClawHub Agent Skills автор: Yang Jun v1.0.0 29 файлов тело ≈ 4 467 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует профессиональные изображения продуктов для платформ электронной коммерции (Amazon, Shopify, eBay и т.

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.md, references/platforms/<platform>.md

ГенераторShopifyИнфраструктуратип 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
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.md, references/platforms/<platform>.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/presets/<style>.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/platforms/<platform>.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.md, references/platforms/<platform>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/presets/<style>.md, references/platforms/<platform>.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4467 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 127
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 295 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent e-commerce product image workflow skill with local file outputs and preference storage, but users should avoid copying competitor branding or protected visual identity.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.