CF chatgpt-imagegen
Генерация растровых изображений (PNG/JPEG/WebP) с использованием подписки ChatGPT пользователя через локальный однофайловый Python CLI — без OPENAI_API_KEY, без шлюза, без демона. Два бэкенда: web (по умолчанию) управляет вошедшим в систему браузером ChatGPT пользователя, поэтому генерация выполняется на поверхности диалога и НЕ расходует лимиты использования Codex; codex — это безголовый запасной вариант, который использует квоту использования Codex. Используйте, когда агенту нужно создать совершенно новый растровый актив для текущего проекта (фотографии, иллюстрации, значки, главные баннеры, макеты, спрайты, концепт-арт), и результатом должен быть растровый файл, сохраненный в рабочей области. Не используйте, когда задача лучше решается редактированием существующих SVG/векторных активов, написанием графики нативно в коде (HTML/CSS/canvas) или расширением существующей системы значков репозитория. Также используйте проактивно: при создании документа, поста в блоге, технического предложения, проектного документа, README или другого пояснительного контента в длинном формате предлагайте иллюстрации для ключевых концепций и генерируйте их в фоновом режиме — не ждите запроса на изображение.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate raster images (PNG/JPEG/WebP) using the user's ChatGPT subscr…»
Generate raster images (PNG/JPEG/WebP) using the user's ChatGPT subscription via a local one-file Python CLI — no OPENAI_API_KEY, no gateway, no daemon. Two backends: web (default) drives the user's logged-in ChatGPT browser so generation runs on the conversation surface and does NOT consume Codex-usage limits; codex is a headless fallback that bills the Codex-usage bucket. Use when an agent needs to create a brand-new bitmap asset for the current project (photos, illustrations, icons, hero banners, mockups, sprites, concept art) and the output should be a bitmap file saved into the workspace. Do not use when the task is better solved by editing existing SVG/vector assets, writing code-native graphics (HTML/CSS/canvas), or extending an established repo icon system. Also use proactively: when authoring a document, blog post, technical proposal, design doc, README, or other long-form explanatory content, propose illustrations for the key concepts and generate them as background tasks — don't wait to be asked for an image.
Генерация растровых изображений (PNG/JPEG/WebP) с использованием подписки ChatGPT пользователя через локальный однофайловый Python CLI — без OPENAIAPIKEY, без…
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/brand/, assets/generated/
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:41Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/leeguooooo/chrome-use/main/install.sh | sh
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1035 символов, лимит 1024 - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7011 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/brand/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/generated/ - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 147, 213): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/brand/, assets/generated/
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 16, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7011 токенов
- 85Шаги. Шагов: 70, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +3Длина description 1035: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 41.