SKILLEMALL.ai

BD mflux-image-router

Локальная генерация изображений mflux на Apple Silicon — mflux маршрутизирует Z-Image-Turbo, Flux Dev, Flux Schnell по вашему парку Mac. mflux нативно использует MLX для Mac Studio, Mac Mini, MacBook Pro. mflux генерирует изображения примерно за 7 секунд при разрешении 512px, примерно за 18 секунд при разрешении 1024px. Маршрутизация mflux по парку с управлением очередью. Генерация изображений mflux | mflux image generation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local mflux image generation on Apple Silicon — mflux routes Z-Image-T…»

Local mflux image generation on Apple Silicon — mflux routes Z-Image-Turbo, Flux Dev, Flux Schnell across your Mac fleet. mflux is MLX-native for Mac Studio, Mac Mini, MacBook Pro. mflux generates images in ~7s at 512px, ~18s at 1024px. Fleet-routed mflux with queue management. mflux图像生成 | generación de imágenes mflux

ClawHub Agent Skills автор: Twin Geeks v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 724 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Локальная генерация изображений mflux на Apple Silicon — mflux маршрутизирует Z-Image-Turbo, Flux Dev, Flux Schnell по вашему парку Mac.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1724 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 319 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill is mainly for local mflux image generation and does not show hidden execution, credential access, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.