AC visual-content-generator-claw
Эксперт по быстрому созданию визуальных материалов на базе ИИ. Используется для создания плакатов, изображений для социальных сетей, обложек видео, фонов для цифровых аватаров и другого визуального контента. Сценарии активации: используйте, когда пользователь говорит «создать изображение», «сделать плакат», «создать иллюстрацию», «обложка», «цифровой аватар», «визуальные материалы», «дизайн», «сгенерировать изображение», «AI-рисование», «фоновое изображение». Поддерживает ввод на естественном языке («помоги мне сделать плакат в стиле хай-тек») и структурированный ввод в формате JSON. Основные возможности: оптимизация промпт-инжиниринга → вызов ИИ-модели → постобработка → вывод в локальное хранилище/облачное хранилище Feishu.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI驱动的视觉素材快速生成专家。用于生成海报、社交媒体配图、视频封面、数字人背景等视觉内容。 触发场景：用户说"生成图片"、"做海报"、"配…»
AI驱动的视觉素材快速生成专家。用于生成海报、社交媒体配图、视频封面、数字人背景等视觉内容。 触发场景：用户说"生成图片"、"做海报"、"配图"、"封面"、"数字人"、"视觉素材"、"设计"、"出图"、"AI绘画"、"背景图"时使用。 支持自然语言输入（"帮我做一张科技感海报"）和结构化JSON输入。 核心能力：Prompt工程优化 → AI模型调用 → 后期处理 → 输出到本地/飞书云盘。
Эксперт по быстрому созданию визуальных материалов на базе ИИ.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 346 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 197 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.