SKILLEMALL.ai

AC xhs-md2img

Преобразуйте текст в формате Markdown в красивые изображения карточек в стиле Xiaohongshu (XHS) с 5 темами, детерминированными правилами скриншотов браузера, автоматической пагинацией, интеллектуальным извлечением заголовков и сгенерированными ИИ декоративными фонами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Markdown text to beautiful Xiaohongshu (XHS) style card images…»

Convert Markdown text to beautiful Xiaohongshu (XHS) style card images with 5 themes, deterministic browser screenshot rules, auto-pagination, smart title extraction, and AI-generated decorative backgrounds.

ClawHub Agent Skills автор: szshzzy v0.1.1 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 621 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразуйте текст в формате Markdown в красивые изображения карточек в стиле Xiaohongshu (XHS) с 5 темами, детерминированными правилами скриншотов браузера…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

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
60/100
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

  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: 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 60/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (xhs-md2img) не совпадает с папкой (xhs-md2pic)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1621 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Markdown-to-XHS image rendering skill with disclosed external AI/image-service use and no evidence of hidden persistence, exfiltration, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.