SKILLEMALL.ai

AC style-design-generator

Генератор на основе 100 схем стилей. Используется, когда пользователю нужно сгенерировать новый стиль, смешать элементы существующих стилей, преобразовать производные стиля в новый тип или применить стиль к конкретным областям, таким как комиксы/романы/игры. Основные возможности: смена объекта (слот для шрифта можно заменить любым объектом), смешивание элементов (разбор и перегруппировка 6 слотов из разных схем), создание производных шаблонов (копирование шаблона и его преобразование в новый тип продукта, например, шрифт → инфографика → комикс), расширение новых стилей (расширение схем на основе 20 групп эстетических логик), применение в областях (сопоставление стиля с творческими элементами в различных областях). База данных состоит из «Схем подсказок для дизайна шрифтов» (шаблон с 6 слотами × 100 примеров, 20 групп) и «Схем подсказок для дизайна инфографики» (шаблон трансформации × 100 примеров, демонстрация производных).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于100个风格方案的生成引擎。当用户需要生成新风格、混搭现有风格要素、将风格衍生产物到新类型、或将风格应用到漫画/小说/游戏等具体领域时使…»

基于100个风格方案的生成引擎。当用户需要生成新风格、混搭现有风格要素、将风格衍生产物到新类型、或将风格应用到漫画/小说/游戏等具体领域时使用此技能。核心能力:换主体(字体槽位可替换为任意物体)、要素混搭(跨方案拆解重组6个槽位)、模板衍生(复制模板改造为新产物类型如字体→信息图→漫画)、新风格延展(基于20组美学逻辑扩展更多方案)、领域应用(映射风格到各领域的创作要素)。基因库为《字体设计提示词方案》(6槽位模板×100实例,20组)和《信息图设计提示词方案》(变形模板×100实例,衍生示范)。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 274 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Генератор на основе 100 схем стилей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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: 4. 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")

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: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1274 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 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only style-design skill that reads its bundled reference markdown files and generates design prompt variants without requesting code execution, credentials, network access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.