SKILLEMALL.ai

AF baoyu-xhs-images

Генерирует серии инфографики для Xiaohongshu (Little Red Book) в 11 визуальных стилях и 8 макетах. Разбивает контент на 1-10 изображений в мультяшном стиле, оптимизированных для вовлечения в XHS. Используйте, когда пользователь упоминает "小红书图片", "XHS images", "RedNote infographics", "小红书种草" или хочет инфографику для социальных сетей для китайских платформ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates Xiaohongshu (Little Red Book) infographic series with 11 vis…»

Generates Xiaohongshu (Little Red Book) infographic series with 11 visual styles and 8 layouts. Breaks content into 1-10 cartoon-style images optimized for XHS engagement. Use when user mentions "小红书图片", "XHS images", "RedNote infographics", "小红书种草", or wants social media infographics for Chinese platforms.

ClawHub Agent Skills автор: DHready v1.0.0 MIT-0 24 файла тело ≈ 5 811 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерирует серии инфографики для Xiaohongshu (Little Red Book) в 11 визуальных стилях и 8 макетах.

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.md

ГенераторИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. 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: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5811 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/presets/<style>.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/presets/<style>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/presets/<style>.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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (baoyu-xhs-images) не совпадает с папкой (xhs-images-generator)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5811 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This image-generation skill is mostly coherent, but it includes reusable prompt language that tries to bypass refusals for sensitive or copyrighted figures.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.