SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC poster-ppt-designer

Создание рекламных постеров, инфографики и страниц для презентаций с помощью Lingque AI. На основе текстовых описаний и изображений от пользователя, автоматически вызывается функция дизайна Lingque AI для создания профессиональных маркетинговых материалов. Подходит для рекламы продуктов, продвижения мероприятий, брендинга, изображений для соцсетей и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用灵雀AI设计产品推广海报、信息图和PPT页面。根据用户提供的文字描述和图片素材，自动调用灵雀AI的广告平面设计功能生成专业的营销海报、信…»

使用灵雀AI设计产品推广海报、信息图和PPT页面。根据用户提供的文字描述和图片素材，自动调用灵雀AI的广告平面设计功能生成专业的营销海报、信息图和PPT页面。适用于：产品宣传、活动推广、品牌宣传、社交媒体配图等场景。

ClawHub Agent Skills автор: lujiang-web v1.3.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 238 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание рекламных постеров, инфографики и страниц для презентаций с помощью Lingque AI.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal getToken.py:131
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    password = sys.argv[2]

Просканировано файлов: 5. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1238 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
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This design skill appears functional, but it handles account passwords and SMS verification codes in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.