SKILLEMALL.ai

BD linkpix-model-pose-set

Автоматически генерирует наборы изображений с различными позами и ракурсами модели одежды на основе одной фотографии, обогащая визуальное представление товара. Подходит для страниц с описанием одежды и маркетинга в социальных сетях. Активируется, когда пользователь запрашивает изображения модели в разных позах, с разных ракурсов, наборы изображений одежды, набор изображений одежды по одной фотографии. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, разные позы, наборы поз, разные ракурсы, наборы изображений модели, демонстрация одежды, наборы для страницы описания, материалы для соцсетей, pose.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据一张服装模特图自动生成多种姿势及展示角度的套图,丰富商品展示效果,适用于服装详情页及社交媒体营销。当用户要求模特多姿势、多角度展示图、服…»

根据一张服装模特图自动生成多种姿势及展示角度的套图,丰富商品展示效果,适用于服装详情页及社交媒体营销。当用户要求模特多姿势、多角度展示图、服装套图、一张模特图出一组时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、多姿势、姿势套图、多角度、模特套图、服装展示、详情页套图、社媒素材、pose。

ClawHub Agent Skills автор: AutoAGC v0.1.5 MIT-0 2 файла тело ≈ 980 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Автоматически генерирует наборы изображений с различными позами и ракурсами модели одежды на основе одной фотографии, обогащая визуальное представление товара.

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

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикаДизайнтип 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 980 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 145 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 is purpose-aligned for generating clothing model pose sets, but it asks agents to install and update an unpinned global npm CLI and handle an API token in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (medium) · 8 сент. 2026 г.