SKILLEMALL.ai

AA maliang-image

Генерируйте изображения из текстовых подсказок или редактируйте существующие изображения с помощью ИИ. Работает на Google Gemini через API Maliang. Бесплатный кредит в размере 6 долларов при первом использовании (~10 изображений). Поддерживает генерацию изображений из текста и редактирование с помощью маскирования нескольких изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images from text prompts or edit existing images with AI. Pow…»

Generate images from text prompts or edit existing images with AI. Powered by Google Gemini via Maliang API. Free $6 credit on first use (~10 images). Supports text-to-image and multi-image inpainting editing.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 652 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Генерируйте изображения из текстовых подсказок или редактируйте существующие изображения с помощью ИИ.

Как процесс A 82/100 · Дойдёт до конца — слабые места: когда включается

ГенераторТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
82/100
Дойдёт до конца
Когда включается вес 12
20
Результат и критерий готовности вес 14
60
Входы и предусловия вес 11
70
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 82/100

    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1652 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.