SKILLEMALL.ai

AC doubao-api-toolkit

API-инструментарий Doubao (Volcengine ARK) — кроссплатформенная реализация на Python для генерации изображений по тексту, изображений по изображениям, видео по тексту и анализа изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Doubao (Volcengine ARK) API Toolkit - Cross-platform Python implementa…»

Doubao (Volcengine ARK) API Toolkit - Cross-platform Python implementation for text-to-image, image-to-image, text-to-video, and vision analysis. 豆包API工具包 - 跨平台Python实现,支持文生图、图生图、文生视频和视觉分析。

ClawHub Agent Skills автор: systiger v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 545 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

API-инструментарий Doubao (Volcengine ARK) — кроссплатформенная реализация на Python для генерации изображений по тексту, изображений по изображениям, видео…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1545 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Doubao/Volcengine media toolkit, but it can upload user-selected local video files and other prompts/media to a third-party API without a clear privacy warning or point-of-use confirmation.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.