SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC china-image-gen

Доступный в Китае навык генерации изображений по тексту на основе API SiliconFlow. Используйте, когда пользователь хочет генерировать изображения из текста в Китае без VPN. Поддерживает FLUX.1-schnell (бесплатно/быстро), FLUX.1-dev (наивысшее качество), Kolors (лучшее понимание китайских подсказок) и SD3 (точное отображение текста). Требуется ключ API SiliconFlow — зарегистрируйтесь на siliconflow.cn с китайским номером телефона, оплачивайте через Alipay/WeChat. VPN не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国内可用的文生图技能，基于硅基流动（SiliconFlow）API。Use when the user wants to generate…»

国内可用的文生图技能，基于硅基流动（SiliconFlow）API。Use when the user wants to generate images from text in China without VPN. Supports FLUX.1-schnell (free/fast), FLUX.1-dev (highest quality), Kolors (best Chinese prompt understanding), and SD3 (accurate text rendering). Requires a SiliconFlow API key — register at siliconflow.cn with Chinese phone number, pay via Alipay/WeChat. No VPN needed.

ClawHub Agent Skills автор: ToBeWin v1.0.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 162 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Доступный в Китае навык генерации изображений по тексту на основе API SiliconFlow.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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: 4. 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 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1162 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward SiliconFlow image-generation skill, with API key use and third-party prompt submission disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.