SKILLEMALL.ai

AD ai-image-cli

Инструмент генерации изображений с помощью ИИ. Поддерживает функции генерации изображений по тексту (text2img) и из изображения в изображение (img2img) на основе API AIGW. Сценарии активации: генерация изображений, рисование, создание изображений, изменение изображений, редактирование изображений или упоминание "сгенерировать изображение", "нарисовать", "создать изображение", "изменить это изображение", "преобразовать в" или "превратить в изображение".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 图像生成工具。支持文生图(text2img)和图生图(img2img)功能,基于 AIGW API。 激活场景:生成图片、画图、制作图…»

AI 图像生成工具。支持文生图(text2img)和图生图(img2img)功能,基于 AIGW API。 激活场景:生成图片、画图、制作图像、修改图片、图片编辑、 或提到 "生成图片"、"画一个"、"创建图像"、"修改这张图"、"改成"、"转为图片" 时激活。

ClawHub Agent Skills автор: Xxxxxzh1 v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 775 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент генерации изображений с помощью ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 6. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 775 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 131 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does image generation as advertised, but its installer and credential handling create supply-chain and local command-execution risks users should review first.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.