SKILLEMALL.ai

AC tripo3d

Генерация 3D-моделей Tripo3D AI. Используйте для генерации 3D-моделей из текстовых подсказок или изображений через API Tripo3D. Поддерживает Text-to-3D, Image-to-3D, Multiview-to-3D, улучшение моделей, опрос и пакетную генерацию. Триггеры по запросам вроде "сгенерировать 3D-модель", "текст в 3D", "изображение в 3D", "фото в 3D", "создать 3D из фото", или когда пользователь предоставляет токен API Tripo3D.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tripo3D AI 3D model generation. Use when generating 3D models from tex…»

Tripo3D AI 3D model generation. Use when generating 3D models from text prompts or images via the Tripo3D API. Supports Text-to-3D, Image-to-3D, Multiview-to-3D, model refinement, polling, and batch generation. Triggered by requests like "generate a 3D model", "text to 3D", "image to 3D", "photo to 3D", "create 3D from photo", or when the user provides a Tripo3D API token.

ClawHub Agent Skills автор: Richardcoder849 v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 684 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация 3D-моделей Tripo3D AI.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1684 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 375 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward Tripo3D API helper, but users should understand that prompts, images, and an API key are used with an external service.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.