SKILLEMALL.ai

BC doubao-creative-design

Используйте, когда пользователь просит создать, отредактировать, изменить, перерисовать, сгенерировать изображение по тексту, изображение по изображению, расширить изображение, сменить фон, сменить стиль, заменить часть изображения, создать производное по образцу, развить серию или адаптировать под разные пропорции коммерческие креативные изображения; задачи включают создание изображений, постеров, ключевых визуальных элементов/KV, баннеров, обложек, изображений для соцсетей, длинных изображений для соцсетей, основных изображений для электронной коммерции, страниц с описанием, изображений продуктов, логотипов, персонажей IP, талисманов, упаковки, брендовых материалов, материалов для мероприятий, брошюр, целевых страниц, информационных постеров, учебных изображений, иллюстраций к учебникам, изображений для презентаций, ментальных карт, графов знаний, блок-схем, диаграмм данных, диаграмм научной структуры, диаграмм вывода формул, инженерных чертежей, систем визуальных активов и других сценариев дизайна изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户要求生成、编辑、改图、修图、重绘、文生图、图生图、扩图、换背景、换风格、局部替换、参考图衍生、系列延展或多比例适配商业创意图片时使用;…»

当用户要求生成、编辑、改图、修图、重绘、文生图、图生图、扩图、换背景、换风格、局部替换、参考图衍生、系列延展或多比例适配商业创意图片时使用;触发任务包括做图、出图、生成图片、设计海报、主视觉/KV、Banner、封面、社媒配图、社媒长图、电商主图、详情页、产品图、Logo、IP角色、吉祥物、包装、品牌应用物料、活动物料、宣传册、落地页、知识科普海报、教学图、教材插图、课件配图、思维导图、知识图谱、流程图、数据图表、科学结构图、公式推导图、工程图纸、多资产视觉系统等图片设计场景。

ClawHub Agent Skills автор: Qing WETH v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 823 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Используйте, когда пользователь просит создать, отредактировать, изменить, перерисовать, сгенерировать изображение по тексту, изображение по изображению…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 78
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1823 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 241 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a broad but coherent image-design skill made of markdown guidance only, with no evidence of hidden execution, data theft, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.