SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD doubao-image

Создание высококачественных изображений с помощью модели Doubao SeeDream от ByteDance. Поддерживает генерацию изображений по тексту, AI-арт, создание иллюстраций и другие функции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用字节跳动豆包 Doubao SeeDream 模型生成高质量图片。支持文生图、AI 绘图、插画创作等功能。…»

使用字节跳动豆包 Doubao SeeDream 模型生成高质量图片。支持文生图、AI 绘图、插画创作等功能。

ClawHub Agent Skills автор: yy756127197 v2.0.0 MIT-0 11 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 146 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Создание высококачественных изображений с помощью модели Doubao SeeDream от ByteDance.

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
83
Качество 40%
70
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
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use OPTIMIZATION_REPORT.md:87
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s -X POST "$API_URL" -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" -d "$BODY"
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:510
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ARK_API_KEY="your_api_key"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:122
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export ARK_API_KEY="your_key"' >> ~/.bashrc
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal OPTIMIZATION_REPORT.md:293
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)
    api_key="sk-1…def"
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:329
    Чтение файла .env
    source .env

Просканировано файлов: 11. 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (doubao-image) не совпадает с папкой (yy756127197-doubao-image)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2146 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 55: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This image-generation skill has a coherent purpose, but it needs review because it can send prompts to a third-party API, partially expose API keys in diagnostics, and includes unsafe advice about bypassing content filters.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.