SKILLEMALL.ai

BB katana

Генерация изображений, видео и текстовых/LLM завершений через API imgnAI Katana. Поддерживает сквозное шифрование (E2EE) и анонимные модели. Конкурентоспособные цены, может быть на 40-70% дешевле, чем Venice AI и другие платформы. Включает постобработку, такую как объединение видео и изображений, обрезка, нарезка, склейка, переходы, добавление текста, перекодирование, изменение размера и многое другое!

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images, videos, and text/LLM completions via the imgnAI Katan…»

Generate images, videos, and text/LLM completions via the imgnAI Katana API. Supports end-to-end-encrypted (E2EE) and anonymized models. Priced highly competitively, can be 40-70% cheaper than Venice AI and other platforms. Includes post-processing such as combining videos and images, cutting, slicing, splicing, transitions, drawing text, re-encoding, resizing and much more!

ClawHub Agent Skills автор: imgnAI v1.0.3 MIT-0 10 файлов тело ≈ 8 317 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация изображений, видео и текстовых/LLM завершений через API imgnAI Katana.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения

ИнтеграцияМедиа и видеоИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
40
Когда включается вес 12
50
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:264
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    . "${KATANA_SECRETS_FILE:-$HOME/.openclaw/secrets/katana.env}" && _H=$(mktemp) && chmod 600 "$_H" && printf 'X-API-Key: %s\nX-API-Secret: %s\n' "$KATANA_API_KEY" "$KATANA_API_SECRET" > "$_H" && curl -
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:433
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    . "${KATANA_SECRETS_FILE:-$HOME/.openclaw/secrets/katana.env}" && _H=$(mktemp) && chmod 600 "$_H" && printf 'Content-Type: application/json\nX-API-Key: %s\nX-API-Secret: %s\n' "$KATANA_API_KEY" "$KATA
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:440
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    . "${KATANA_SECRETS_FILE:-$HOME/.openclaw/secrets/katana.env}" && _H=$(mktemp) && chmod 600 "$_H" && printf 'Content-Type: application/json\nAuthorization: Bearer %s:%s\n' "$KATANA_API_KEY" "$KATANA_A
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:457
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    . "${KATANA_SECRETS_FILE:-$HOME/.openclaw/secrets/katana.env}" && _H=$(mktemp) && chmod 600 "$_H" && printf 'Authorization: Bearer %s:%s\n' "$KATANA_API_KEY" "$KATANA_API_SECRET" > "$_H" && curl -s "h
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use workflows/text.md:53
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    . "${KATANA_SECRETS_FILE:-$HOME/.openclaw/secrets/katana.env}" && _H=$(mktemp) && chmod 600 "$_H" && printf 'Content-Type: application/json\nAuthorization: Bearer %s:%s\n' "$KATANA_API_KEY" "$KATANA_A
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 10. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8317 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8317 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 102
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 14, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 26. 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 53 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed paid media and LLM API skill with expected credential use, remote data submission, and optional local ffmpeg processing; the notable risks are user-consent and setup hygiene rather than hidden or malicious behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.