SKILLEMALL.ai

BC multimodal-gen

Навык генерации мультимодального контента. Охватывает генерацию изображений из текста, изображений из изображений, видео из текста, транскрипцию речи, унифицирует парадигму подсказок и соглашения о вызовах, связывается со встроенными инструментами ImageGen / VideoGen. Включает скрипт помощника по созданию подсказок. Применяется для создания иллюстраций, постеров, видеоматериалов, транскрипции голосовых заметок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«多模态内容生成技能。覆盖文生图、图生图、文生视频、语音转写,统一封装提示词范式与调用约定,衔接系统内置的 ImageGen / VideoG…»

多模态内容生成技能。覆盖文生图、图生图、文生视频、语音转写,统一封装提示词范式与调用约定,衔接系统内置的 ImageGen / VideoGen 工具。内置 prompt 构造助手脚本。适用于配图、海报、视频素材、语音笔记转写。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 295 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык генерации мультимодального контента.

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

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

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: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 295 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 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mainly helps with multimodal generation, but it also includes a broad persistent learning module that stores user preferences and operational notes without clear limits or controls.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.