SKILLEMALL.ai

AC image-prompt-engineer

Экспертный навык по созданию промптов для фотографии для генерации изображений с помощью ИИ. Используйте, когда: генерируете промпты для Midjourney/DALL-E/Stable Diffusion/Flux, создаете продуктовые снимки, портреты, пейзажи, модную фотографию или любой визуальный контент, который требует точных изображений, сгенерированных ИИ. Триггеры: 'напиши промпт', 'AI image' (изображение ИИ), 'Midjourney prompt' (промпт Midjourney), 'DALL-E prompt' (промпт DALL-E), 'generate an image of' (сгенерировать изображение), 'product photography prompt' (промпт для продуктовой фотографии).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert photography prompt engineering skill for AI image generation. U…»

Expert photography prompt engineering skill for AI image generation. Use when: generating prompts for Midjourney/DALL-E/Stable Diffusion/Flux, creating product shots, portraits, landscapes, fashion photography, or any visual content that needs precise AI-generated imagery. Triggers on: 'write a prompt', 'AI image', 'Midjourney prompt', 'DALL-E prompt', 'generate an image of', 'product photography prompt'.

ClawHub Agent Skills автор: TyroneMok v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 268 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Экспертный навык по созданию промптов для фотографии для генерации изображений с помощью ИИ.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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: 6. 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 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-prompt-engineer) не совпадает с папкой (image-prompt-engineer-tm)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1268 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 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-risk image prompt-writing guide with no executable code, credentials, or hidden system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.