AC hf-sdxl-image
Генерация изображения из текстового запроса через Hugging Face Inference API с использованием stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 и переменной среды HUGGINGFACE_TOKEN. Используйте, когда пользователь просит сгенерировать, нарисовать, создать, сделать или отрисовать изображение или иллюстрацию из текста, особенно когда он упоминает Hugging Face, SDXL или Stable Diffusion XL. Сохраните сгенерированное изображение во временный локальный путь, позвольте OpenClaw отправить его в текущее окно чата и удалите временный файл после успешной доставки, если пользователь явно не попросит сохранить копию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate an image from a text prompt through the Hugging Face Inferenc…»
Generate an image from a text prompt through the Hugging Face Inference API using stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 and the HUGGINGFACE_TOKEN environment variable. Use when the user asks to generate, draw, create, make, or render an image or illustration from text, especially when they mention Hugging Face, SDXL, or Stable Diffusion XL. Save the generated image to a temporary local path, let OpenClaw send it to the current conversation window, and remove the temporary file after successful delivery unless the user explicitly asks to keep a saved copy.
Генерация изображения из текстового запроса через Hugging Face Inference API с использованием stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 и переменной среды…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 3. 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 59/100
- 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: 16, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1314 токенов
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.