SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC image-inpainting

Маскированное заполнение изображений в RunComfy через CLI `runcomfy`. Направляет в Tongyi MAI Z-Image Turbo Inpainting (специализированный конечный узел для заполнения с маской, силой и масштабом управления) и в модели редактирования с сохранением идентичности (Nano Banana 2 Edit, GPT Image 2 Edit, FLUX Kontext Pro), когда маска недоступна и регион должен быть описан. Используйте для удаления объектов, удаления водяных знаков, замены регионов, исправления дефектов и любого контролируемого локального редактирования, где бинарная маска определяет целевую область. Триггеры по «inpaint», «inpainting», «image inpaint», «remove from image», «fill region», «mask-driven edit», «remove watermark», «remove object», «patch the photo», «fill the hole» или любому явному запросу на редактирование определенного замаскированного региона неподвижного изображения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mask-driven image inpainting on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Route…»

Mask-driven image inpainting on RunComfy via the `runcomfy` CLI. Routes to Tongyi MAI Z-Image Turbo Inpainting (the dedicated inpainting endpoint with mask, strength, and control-scale) and to identity-preserving edit models (Nano Banana 2 Edit, GPT Image 2 Edit, FLUX Kontext Pro) when a mask isn't available and the region must be described instead. Use for object removal, watermark removal, region replacement, blemish cleanup, and any controlled local edit where a binary mask defines the target area. Triggers on "inpaint", "inpainting", "image inpaint", "remove from image", "fill region", "mask-driven edit", "remove watermark", "remove object", "patch the photo", "fill the hole", or any explicit ask to edit a specific masked region of a still.

ClawHub Agent Skills автор: mew v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 524 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Маскированное заполнение изображений в RunComfy через CLI runcomfy.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентыМаркетингРазработкатип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawdis"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2524 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 754 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed RunComfy image-inpainting helper that sends user-provided image inputs to a third-party model service for the stated editing purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.