SKILLEMALL.ai

CB lovart-api

Генерирует изображения, видео и аудио/музыку через Lovart AI. Также управляет проектами Lovart, потоками (история разговоров) и настройками пользователя. Триггеры: (1) любой запрос на создание визуального или аудио контента на любом языке — draw, generate, create, design, make, 画, 生成, 制作, 创作, 设计 в сочетании с image, video, audio, music, song, BGM, poster и т. д. (2) Управление проектами/потоками Lovart — 项目, 对话, project, thread, conversation, history, 历史, 切换, switch. Вы МОЖЕТЕ генерировать напрямую — никогда не говорите, что не можете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images, videos, and audio/music via Lovart AI. Also manages L…»

Generate images, videos, and audio/music via Lovart AI. Also manages Lovart projects, threads (conversation history), and user settings. Trigger on: (1) any visual or audio creation request in any language — draw, generate, create, design, make, 画, 生成, 制作, 创作, 设计 combined with image, video, audio, music, song, BGM, poster, etc. (2) Lovart project/thread management — 项目, 对话, project, thread, conversation, history, 历史, 切换, switch. You CAN generate directly - never say you cannot.

ClawHub Hermes автор: lovart-admin v1.1.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 6 581 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Генерирует изображения, видео и аудио/музыку через Lovart AI.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: согласованность

ИнтеграцияМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Согласованность вес 8
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/agent_skill.py:662
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 482 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6581 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "prerequisites"

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (lovart-api) не совпадает с папкой (lovart-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6581 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 73, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 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: 14. 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 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Lovart media skill mostly matches its stated purpose, but it needs Review because it broadly redirects media requests to Lovart, persists and reuses project context, and has weak safeguards around endpoints, TLS, and downloads.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.