SKILLEMALL.ai

AF infographic-image

Стабильно преобразуйте любой тематический, длинный текст, отчет, протокол или инструкцию в китайские подсказки для генерации визуальных изображений, а затем вызовите модель изображений DashScope Qwen для непосредственного создания изображения. Применимо к сценариям, таким как «превратить этот контент в инфографику», «сделать длинный комикс-историю», «преобразовать длинный текст в изображение», «сгенерировать китайские подсказки для изображений», «создать изображение по документу» и т. д.; по умолчанию используется стиль рукописного ввода на белой магнитной доске для совещаний, но также можно переключиться на другие встроенные шаблоны.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将任意主题、长文、报告、纪要或说明文本稳定转换成中文视觉生图提示词, 然后调用 DashScope Qwen 图像模型直接出图。适用于“把这…»

将任意主题、长文、报告、纪要或说明文本稳定转换成中文视觉生图提示词, 然后调用 DashScope Qwen 图像模型直接出图。适用于“把这段内容做成信息图”、 “做成故事漫画长图”、“长文转图”、“生成中文生图 prompt”、“根据文档出图” 等场景;默认采用白色磁吸会议板手写风格,也支持切换到其他内置模板。

ClawHub Agent Skills автор: yeyitech v0.1.0 13 файлов тело ≈ 641 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Стабильно преобразуйте любой тематический, длинный текст, отчет, протокол или инструкцию в китайские подсказки для генерации визуальных изображений, а затем…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/styles/*.md, references/meta-prompt*.md

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/styles/*.md, references/meta-prompt*.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 13. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/styles/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/meta-prompt*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/styles/*.md, references/meta-prompt*.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/styles/*.md, references/meta-prompt*.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 641 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

  • +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
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 157 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to do what it says: it turns user-provided text into Chinese infographic prompts and images using DashScope, with expected privacy and API-key considerations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.