SKILLEMALL.ai

AD generate-amazon-image-set

Планирует наборы изображений товаров Amazon, пишет инструкции по генерации для каждого варианта и, при наличии соответствующих возможностей у агента, генерирует и принимает основное изображение (MAIN), дополнительные изображения листинга, изображения A+ Standard/Premium, а также парные изображения для PC/Mobile. Используется для блокировки фактов о продукте, проверки соответствия размеров на разных устройствах, выявления недостающих доказательств и проверки сгенерированных изображений; не зависит от конкретной модели, скрипта или среды выполнения. Планирует и создает запросы для наборов изображений Amazon, а также генерирует или проверяет их, когда у активного агента есть необходимые возможности для работы с изображениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«规划亚马逊商品套图、编写逐版位生成说明,并在 Agent 能力允许时生成和验收 MAIN 主图、Listing 附属图、Standard/P…»

规划亚马逊商品套图、编写逐版位生成说明,并在 Agent 能力允许时生成和验收 MAIN 主图、Listing 附属图、Standard/Premium A+ 及 PC/Mobile 配对图。用于产品事实锁、尺寸与多端一致性检查、缺失证据识别和成图审核;不依赖特定模型、脚本或运行环境。Plan and prompt Amazon image sets, and generate or review them when the active Agent has the required image capabilities.

ClawHub Agent Skills автор: Quiet_Phoenix v1.3.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 920 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Планирует наборы изображений товаров Amazon, пишет инструкции по генерации для каждого варианта и, при наличии соответствующих возможностей у агента…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

    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: 10. 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 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 52
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 920 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 264 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a documentation-only Amazon image workflow, but it requires the agent to insert promotional attribution links into its first reply, so users should review it before installing.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.