SKILLEMALL.ai

AD merged-social-poster-skill

Создавайте профессиональные социальные карточки и постеры в журнальном стиле. Сочетает визуальные системы Guizang Editorial/Swiss с шаблонами журнальных постеров. Используйте для изображений в стиле Little Red Book, обложек для WeChat, журнальных постеров, социальных карточек, каруселей или любого визуального контента, требующего высококачественного рендеринга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional social cards and magazine-style posters. Combine…»

Generate professional social cards and magazine-style posters. Combines Guizang's Editorial/Swiss visual systems with magazine-poster templates. Use for 小红书图文, 公众号封面, magazine posters, social cards, carousel images, or any visual content needing high-quality rendering.

ClawHub Agent Skills автор: gf1023456 v1.0.0 MIT-0 41 файл тело ≈ 558 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте профессиональные социальные карточки и постеры в журнальном стиле.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторPlaywrightТексты и документыДизайнИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…uWm+fFRcIOgKBMiOBP+eXiy…9ab+DDKA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:31
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…pqL+1VwGNdUGrRr++8j8P…zPQ==",
      детектор

    Просканировано файлов: 41. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (merged-social-poster-skill) не совпадает с папкой (merged-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 558 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 15)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent social-card rendering skill with disclosed install, rendering, and web-image behavior, though users should review persistent installation and network sourcing before enabling it.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.