SKILLEMALL.ai

BD linkpix-model-outfit-swap

Загрузите изображение одежды, чтобы сгенерировать эффект примерки на реальной модели, поддержка различных моделей, телосложений и национальных стилей, помощь продавцам одежды в быстром создании изображений товаров. Активируется, когда пользователь запрашивает примерку на модели, изображение одежды на теле, эффект примерки из плоского изображения, демонстрацию смены одежды. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, смена одежды, примерка на модели, изображение примерки, изображение на теле, одежда на теле, плоское изображение в эффект примерки, виртуальная примерка, изображение для демонстрации одежды.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«上传服装图即可生成真人模特试穿效果,支持不同模特、体型和国家风格,帮助服装卖家快速制作商品展示图。当用户要求模特试穿、服装上身图、平铺图变上…»

上传服装图即可生成真人模特试穿效果,支持不同模特、体型和国家风格,帮助服装卖家快速制作商品展示图。当用户要求模特试穿、服装上身图、平铺图变上身效果、换装展示时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、换装、模特试穿、试穿图、上身图、服装上身、平铺变上身、虚拟试衣、服装展示图。

ClawHub Agent Skills автор: AutoAGC v0.1.5 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 001 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Загрузите изображение одежды, чтобы сгенерировать эффект примерки на реальной модели, поддержка различных моделей, телосложений и национальных стилей, помощь…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикаТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 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 "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1001 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 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s image-generation purpose is clear, but it asks the agent to automatically install and upgrade mutable third-party tooling that persists on the user’s system.
LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.