SKILLEMALL.ai

AC zenmux-image-gen

Генерация изображений по текстовым запросам с использованием API ZenMux (протокол Vertex AI с моделями Gemini). Используйте, когда: (1) Пользователь хочет сгенерировать/создать изображения по текстовым описаниям, (2) Пользователь запрашивает генерацию изображений с помощью ИИ, (3) Пользователь упоминает ZenMux или модели Gemini для изображений, (4) Пользователь хочет программно создавать произведения искусства, иллюстрации или визуальный контент, (5) Редактирование изображений (image-to-image). Поддерживает управление соотношением сторон и разрешением. Требуется ZENMUX_API_KEY.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images from text prompts using ZenMux API (Vertex AI protocol…»

Generate images from text prompts using ZenMux API (Vertex AI protocol with Gemini models). Use when: (1) User wants to generate/create images from text descriptions, (2) User asks for AI image generation, (3) User mentions ZenMux or Gemini image models, (4) User wants to create artwork, illustrations, or visual content programmatically, (5) Image-to-image editing. Supports aspect ratio and resolution control. Requires ZENMUX_API_KEY.

ClawHub Agent Skills автор: thinkthinking v1.0.0 3 файла тело ≈ 798 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генерация изображений по текстовым запросам с использованием API ZenMux (протокол Vertex AI с моделями Gemini).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктураТексты и документытип 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
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 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 57/100

    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 798 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to generate images through the ZenMux API as described, with expected use of an API key, optional input images, and local output files.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.