SKILLEMALL.ai

AB sglang-diffusion

Генерация изображений с использованием локального сервера SGLang-Diffusion (FLUX, Stable Diffusion, Qwen-Image и т. д.). Используйте, когда: пользователь просит сгенерировать, создать, нарисовать или отрисовать изображение с локально запущенным экземпляром SGLang-Diffusion. НЕ использовать для: облачных API изображений (вместо этого используйте openai-image-gen или nano-banana-pro). Требуется запущенный сервер SGLang-Diffusion.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images using a local SGLang-Diffusion server (FLUX, Stable Di…»

Generate images using a local SGLang-Diffusion server (FLUX, Stable Diffusion, Qwen-Image, etc.). Use when: user asks to generate, create, draw, or render an image with a locally running SGLang-Diffusion instance. NOT for: cloud-hosted image APIs (use openai-image-gen or nano-banana-pro instead). Requires a running SGLang-Diffusion server.

ClawHub Agent Skills автор: jiangyukunok v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 367 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация изображений с использованием локального сервера SGLang-Diffusion (FLUX, Stable Diffusion, Qwen-Image и т.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 367 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward helper for generating images through a local or user-chosen SGLang-Diffusion server.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.