SKILLEMALL.ai

BD image-gen

Навык генерации и редактирования изображений Nano-banana. Поддерживает генерацию изображений по тексту и из изображений, используя ИИ для создания/редактирования изображений по текстовому описанию или эталонному изображению, автоматически сжимает большие изображения, сохраняет их в папку workspace/img и отображает непосредственно в Feishu. Сценарии срабатывания: пользователь просит сгенерировать изображение, нарисовать, создать изображение с помощью ИИ, изменить изображение, сгенерировать на основе изображения, преобразовать изображение в изображение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nano-banana 图像生成与编辑 Skill。支持文生图和图生图,根据文字描述或参考图使用 AI 生成/编辑图像,自动压缩大图,保存到…»

Nano-banana 图像生成与编辑 Skill。支持文生图和图生图,根据文字描述或参考图使用 AI 生成/编辑图像,自动压缩大图,保存到 workspace/img 目录,并直接在飞书中展示。 触发场景:用户要求生成图片、画图、AI 绘图、创建图像、修改图片、基于图片生成、图生图。

ClawHub Agent Skills автор: zweien v0.1.0 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 154 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык генерации и редактирования изображений Nano-banana.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 5. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-gen) не совпадает с папкой (image-gen-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 60
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1154 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 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a cloud image-generation skill whose network calls and image uploads match its stated purpose, with privacy cautions for sensitive prompts or reference images.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.