BC huny-img
Генерация изображений с помощью Tencent Hunyuan-Image 3.0 (HunyuanImage 3.0). Используйте этот навык, когда пользователь хочет вызвать Hunyuan/Tencent Cloud Image Generation, hunyuan image generation, huny-img image generation. Выполняет задачи генерации изображений по тексту (text-to-image) и из изображения в изображение (image-to-image) с помощью скрипта Python, стиль интерфейса соответствует навыку wanx-img.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用腾讯混元生图 3.0（HunyuanImage 3.0）生成图片。当用户需要调用混元/腾讯云生图、hunyuan 生图、huny-img…»
使用腾讯混元生图 3.0（HunyuanImage 3.0）生成图片。当用户需要调用混元/腾讯云生图、hunyuan 生图、huny-img 生图时，使用此 skill。调用 Python 脚本完成文生图（text-to-image）和图生图（image-to-image）任务，接口风格与 wanx-img skill 保持一致。
Генерация изображений с помощью Tencent Hunyuan-Image 3.0 (HunyuanImage 3.0). Используйте этот навык, когда пользователь хочет вызвать Hunyuan/Tencent Cloud…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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 просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash
-
низкая Утечка данных
read-dotenvSKILL.md:55Чтение файла .envcp .env.example .env
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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 (huny-img) не совпадает с папкой (hunyuan-text-to-image)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 702 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.