BC qingping-ai-skill
Инструмент генерации изображений Qingping AI. Генерируйте высококачественные изображения через API и автоматически загружайте их локально. Сценарии использования: (1) Пользователю необходимо сгенерировать изображения AI, (2) Упомянуты ключевые слова, такие как «青萍», «qingping», «生成图片», «AI生图», (3) Необходимо быстро создавать дизайнерские материалы или креативные изображения. Поддерживает настройку нескольких моделей, размеров и соотношений сторон, по умолчанию генерирует изображения с соотношением сторон 16:9.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青萍 AI 图片生成工具。通过 API 生成高质量图片并自动下载到本地。使用场景：(1) 用户需要生成 AI 图片，(2) 提到"青萍"、"…»
青萍 AI 图片生成工具。通过 API 生成高质量图片并自动下载到本地。使用场景：(1) 用户需要生成 AI 图片，(2) 提到"青萍"、"qingping"、"生成图片"、"AI生图"等关键词，(3) 需要快速生成设计素材或创意图片。支持多种模型、尺寸和比例配置，默认生成 16:9 比例图片。
Инструмент генерации изображений Qingping AI.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 3
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 3
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcREADME.md:26Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export QINGPING_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.zshrc
-
средняя Опасные команды
cmd-shell-rcSKILL.md:34Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export QINGPING_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.zshrc
-
низкая Опасные команды
cmd-shell-rcscripts/generate_image.py:94Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)print(" echo 'export QINGPING_API_KEY=\"your-api-key-here\"' >> ~/.zshrc")строка в коде
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 2, column 80: …片并自动下载到本地。使用场景：(1) 用户需要生成 AI 图片，(2) 提到"青萍"、"qingping"、"生成图片"、"AI生图"等关键词，(3) 需要… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "authors" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requirements"
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: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 717 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.