SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC asset-gen

Создавайте игровые ресурсы локально и бесплатно по умолчанию с помощью godogen_assets: изображения и прозрачные PNG (Qwen-Image), модели GLB с текстурами (TRELLIS.2), анимированные гуманоиды с сгенерированными движениями и синхронизированной с губами речью, звуковые эффекты и голосовые реплики. Платные API охватывают то, что не могут создать локальные инструменты — изображения Gemini / xAI Grok, анимированные спрайты из видео, Tripo 3D, озвучка Gemini TTS, музыка Lyria. Используйте всякий раз, когда игре требуется сгенерированное искусство или аудио.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate game assets, locally and free by default with godogen_assets:…»

Generate game assets, locally and free by default with godogen_assets: images and transparent PNGs (Qwen-Image), textured GLB models (TRELLIS.2), rigged humanoids with generated moves and lip-synced speech, sound effects and voice lines. Paid APIs cover what the local tools can't make — Gemini / xAI Grok images, animated sprites from video, Tripo 3D, Gemini TTS voice acting, Lyria music. Use whenever a game needs generated art or audio.

htdt/godogen Agent Skills автор: htdt MIT 10 файлов · 5 скриптов тело ≈ 1 296 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создавайте игровые ресурсы локально и бесплатно по умолчанию с помощью godogenassets: изображения и прозрачные PNG (Qwen-Image), модели GLB с текстурами…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторBlenderТексты и документыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "short_description"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "default_prompt"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "allow_implicit_invocation"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1296 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 440 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.