SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD eqxiu-h5creator

YiQixiu AIGC H5 инструмент для создания: пользователи описывают требования естественным языком, генерируя H5 с перелистыванием страниц (приглашения, плакаты, страницы мероприятий и т. д.) одним кликом через CLI `create`. Основной процесс: 1. Сбор полных требований пользователя → `create --prompt "..."` 2. Предоставление `previewUrl`, `editUrl` 3. (Необязательно) `editable-text` → `update-text`; или `body-images` / `upload` / `replace-body-image` Ключевые слова: создать H5, сгенерировать H5, создать H5, сделать H5, YiQixiu, H5 приглашение, H5 для ежегодного собрания, свадебное приглашение H5, H5 для конференции, H5 с поздравлением с днем рождения, H5-плакат для праздника, генератор H5-страниц, как сделать H5 с перелистыванием страниц, как сделать H5-приглашение

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«易企秀 AIGC H5 创作工具：用户用自然语言描述需求，通过 CLI `create` 一键生成翻页 H5（邀请函、海报、活动页等）。…»

易企秀 AIGC H5 创作工具：用户用自然语言描述需求，通过 CLI `create` 一键生成翻页 H5（邀请函、海报、活动页等）。 核心流程： 1. 收集用户完整需求 → `create --prompt "..."` 2. 交付 `previewUrl`、`editUrl` 3. （可选）`editable-text` → `update-text`；或 `body-images` / `upload` / `replace-body-image` 触发词：制作H5、生成H5、创建H5、做一个H5、易企秀、 H5邀请函、年会H5、婚礼邀请函、会议邀请函、生日祝福H5、 节日海报H5、H5页面生成、翻页H5怎么做、怎么做一个邀请函H5

ClawHub Agent Skills автор: EQXIU v1.0.4 MIT-0 13 файлов тело ≈ 651 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

YiQixiu AIGC H5 инструмент для создания: пользователи описывают требования естественным языком, генерируя H5 с перелистыванием страниц (приглашения, плакаты…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураИИ и агентытип 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%
94
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
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

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/eqxiu_aigc/constants.py:8
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/eqxiu_aigc/constants.py:16
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    os.environ.get("EQXIU_COS_TOKEN_API_BASE", "https://emw-api.eqxiu.com")
    vendor-host

Просканировано файлов: 13. 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 "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 651 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a legitimate 易企秀 H5 generator, but it uses account tokens and can upload local files to third-party services with broader-than-ideal activation and limited safety warnings.
LLM: suspicious (high) · 29 мая 2026 г.