SKILLEMALL.ai

AD linkfox-aigc-imagegen-brand-gene-extract

Атомный навык извлечения стилей бренд-ДНК. На основе изображения товара и параметров бренд-ДНК пользователя (основной цвет, шрифт, платформа, регион, язык) извлекает унифицированный визуальный язык бренда (Brand DNA), выдает структурированный brandGeneJson для потребления нижестоящими атомными навыками. Извлечение бренд-ДНК, brand gene extract, brand DNA, определение визуального стиля бренда, извлечение тональности бренда, brand style extraction, visual identity extraction. Вызывается слоем оркестровки наборов изображений (путь оркестровки наборов изображений linkfox-aigc-imagegen-cloth / product) на шаге три; активируется, когда пользователь говорит "извлечь бренд-ДНК", "определить стиль бренда", "brand gene", "визуальный стиль бренда".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«品牌基因样式提取原子技能。根据商品图片与用户品牌基因参数(主色、字体、平台、地区、语言),提取统一的品牌视觉语言(Brand DNA),输出…»

品牌基因样式提取原子技能。根据商品图片与用户品牌基因参数(主色、字体、平台、地区、语言),提取统一的品牌视觉语言(Brand DNA),输出结构化 brandGeneJson 供下游原子技能消费。品牌基因提取、brand gene extract、brand DNA、品牌视觉定义、品牌调性提取、brand style extraction、visual identity extraction。被套图编排层(linkfox-aigc-imagegen-cloth / product 套图编排路径)在步骤三中调用;当用户说"提取品牌基因"、"定义品牌风格"、"brand gene"、"品牌视觉"时触发。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 834 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Атомный навык извлечения стилей бренд-ДНК.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 4. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkfox-aigc-imagegen-brand-gene-extract) не совпадает с папкой (linkfox-expert-aigc-imagegen-brand-gene-extract)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1834 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main brand-style extraction skill is understandable, but it bundles and relies on a broader LinkFox text-generation skill that can handle API keys, phone login, and payment ordering beyond the main purpose.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.