SKILLEMALL.ai

BF 3d-generator

Генерация 3D-моделей с помощью ИИ с использованием передовых API, таких как Tripo/Meshy/TripoSR/и т. д., предоставляемых через OneKey Agent Gateway от Craftsman Agent, полезно для создания игровых персонажей, фигурок, плюшевых игрушек с помощью ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Generated 3D Models using SOTA APIs such as Tripo/Meshy/TripoSR/etc…»

AI Generated 3D Models using SOTA APIs such as Tripo/Meshy/TripoSR/etc served on OneKey Agent Gateway by Craftsman Agent, useful for AI Game, Figurine, Stuffed Toy Generation

ClawHub Agent Skills автор: AI-Hub-Admin v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 892 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Генерация 3D-моделей с помощью ИИ с использованием передовых API, таких как Tripo/Meshy/TripoSR/и т.

Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Обфускация obf-base64-blob SKILL.md:221
    Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "model_url_original": "https://trip…com/tcli…957/20260814/96b2…3ac/trip…ac.
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:221
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "model_url_original": "https://trip…com/tcli…957/20260814/96b2…3ac/trip…ac.
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:222
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "rendered_image_url_original": "https://trip…com/tcli…957/20260814/96b2…3ac/legacy_mesh.webp?Policy=…
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4892 токенов
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a documented connector for external 3D model generation APIs, with privacy and redaction caveats but no hidden install, persistence, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 авг. 2026 г.