SKILLEMALL.ai

BC sketch-illustration

Генерация иллюстраций в различных стилях рисования от руки. Создает иллюстрации с помощью Imagen 3 (API ZenMux), подходящие для блок-схем, описаний функций, иллюстраций для PPT, учебных пособий и т. д. Поддерживает три стиля: A) Sketch — минималистичный стиль рисования от руки (в стиле Notion/Linear, простые фигурки, холодные низко-насыщенные цвета); B) Watercolor — стиль акварели с цветными карандашами (теплые тона, цветные карандаши на бумаге, подходит для лекций в PPT); C) Flat Vector Retro — плоский векторный ретро-стиль (черные контуры, геометрическое упрощение, ретро-цвета, подходит для обложек PPT/курсов NotebookLM). После генерации автоматически загружается и отправляется в Feishu. Активируется, когда пользователь просит сгенерировать иллюстрацию, картинку, рисунок от руки, схему процесса, иллюстрацию продукта, картинку для PPT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«插画图片生成技能,支持多种手绘风格。使用 Imagen 3(ZenMux API)生成插图,适合流程图、功能说明、PPT配图、教程配图等场景…»

插画图片生成技能,支持多种手绘风格。使用 Imagen 3(ZenMux API)生成插图,适合流程图、功能说明、PPT配图、教程配图等场景。支持三种风格:A) Sketch 极简手绘风(Notion/Linear 风格,简笔人物,冷淡低饱和);B) Watercolor 奶油彩铅水彩风(暖色调,纸纹彩铅,适合PPT讲义);C) Flat Vector Retro 扁平矢量复古风(黑色轮廓线,几何简化,复古配色,适合NotebookLM PPT/课程封面)。生成后自动上传发送到飞书。当用户要求生成插画、配图、手绘风格图、流程示意图、产品插图、PPT配图时触发此技能。

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 20 файлов · 1 скрипт тело ≈ 337 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Генерация иллюстраций в различных стилях рисования от руки.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияNotionИИ и агентыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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: 20. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 337 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
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 286 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.