SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF apidot-hunyuan-3d-3-1-api

Используйте APIDot для рабочих процессов API Hunyuan 3D 3.1, включая варианты Hunyuan 3D Pro и Rapid, API text-to-3D, API image-to-3D, многоракурсное управление, планирование вывода PBR, управление геометрией, асинхронную отправку задач, обработку task_id, опрос, статус задачи, интеграцию веб-хуков и маршрутизацию документации APIDot.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use APIDot for Hunyuan 3D 3.1 API workflows, including Hunyuan 3D Pro…»

Use APIDot for Hunyuan 3D 3.1 API workflows, including Hunyuan 3D Pro and Rapid variants, text-to-3D API, image-to-3D API, multi-view guidance, PBR output planning, geometry controls, async task submission, task_id handling, polling, task status, webhook integration, and APIDot docs routing.

ClawHub Agent Skills автор: jiehao71727 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 221 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте APIDot для рабочих процессов API Hunyuan 3D 3.1, включая варианты Hunyuan 3D Pro и Rapid, API text-to-3D, API image-to-3D, многоракурсное…

Как процесс F 46/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md

ИнтеграцияGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
46/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/api.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1221 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only APIDot Hunyuan 3D API skill with disclosed API-key guidance and no executable behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июл. 2026 г.