SKILLEMALL.ai

AC gpt-image-2-prompt-architect

Исследует реальные примеры подсказок GPT Image 2 и преобразует грубые идеи изображений в структурированные наборы подсказок, инструкции по редактированию эталонных изображений, визуальные материалы продукта, макеты и циклы отладки. Используйте для поиска подсказок, переписывания подсказок, изображений для электронной коммерции, читаемого текста, плакатов, креативов для социальных сетей, листов персонажей, раскадровок, исходных кадров для видео из изображений; не используйте для несвязанных моделей или поддержки учетных записей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research real GPT Image 2 prompt examples and turn rough image ideas i…»

Research real GPT Image 2 prompt examples and turn rough image ideas into structured prompt packs, reference-image edit instructions, product visuals, layouts, and debugging loops. Use for prompt search, prompt rewriting, ecommerce images, readable text, posters, social creatives, character sheets, storyboards, or image-to-video source frames; do not use for unrelated models or account support.

ClawHub Agent Skills автор: happyhorse v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 697 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Исследует реальные примеры подсказок GPT Image 2 и преобразует грубые идеи изображений в структурированные наборы подсказок, инструкции по редактированию…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Шаги. Шагов: 74
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1697 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent text-focused prompt assistant with an optional disclosed read-only MCP integration and no evidence of hidden or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.