SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF modelisation-3d

Автоматизация создания 3D-моделей через Meshy.ai. Используйте этот навык для преобразования текста или изображений в 3D-модели (STL/OBJ), применения текстур и предоставления финального файла.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatisation de la création de modèles 3D via Meshy.ai. Utilisez cet…»

Automatisation de la création de modèles 3D via Meshy.ai. Utilisez cette compétence pour transformer du texte ou des images en modèles 3D (STL/OBJ), appliquer des textures et livrer le fichier final.

ClawHub Agent Skills автор: rioo-maker v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 730 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматизация создания 3D-моделей через Meshy.ai. Используйте этот навык для преобразования текста или изображений в 3D-модели (STL/OBJ), применения текстур и…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторИнфраструктуратип 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
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (modelisation-3d) не совпадает с папкой (3d-model-generator)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 730 токенов

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple instruction-only workflow for using Meshy.ai to make 3D models, with no hidden scripts or suspicious automation found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.