SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gemini-image-gen

Генерируйте изображения с помощью Google Gemini через API OpenRouter. Поддерживает генерацию изображений из текста и генерацию с использованием эталонного изображения. Используйте, когда пользователь просит сгенерировать, создать, нарисовать или разработать изображения/иллюстрации/обложки/аватары.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images using Google Gemini via OpenRouter API. Supports text-…»

Generate images using Google Gemini via OpenRouter API. Supports text-to-image and reference-image-guided generation. Use when the user asks to generate, create, draw, or design images/illustrations/covers/avatars.

ClawHub Agent Skills автор: Wenyu Yang v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 197 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерируйте изображения с помощью Google Gemini через API OpenRouter.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ИнтеграцияИнфраструктураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gemini-image-gen) не совпадает с папкой (openrouter-image-gen)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1197 токенов

    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 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward image-generation helper that sends prompts and optional reference images to OpenRouter and saves the generated image locally.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.