SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD wan-t2i

Инструмент генерации изображений из текста от Alibaba Cloud DashScope Wan2.6. Использует модель Wan2.6-t2i платформы Alibaba Cloud Baizhan для генерации изображений. Активируется, когда пользователю нужно: сгенерировать изображение с помощью ИИ, преобразовать текст в изображение, создать изображение из текста. Требуется переменная окружения DASHSCOPE_API_KEY (настроена в системе).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里云DashScope Wan2.6文生图工具。使用阿里云百炼平台的Wan2.6-t2i模型生成图片。 当用户需要：AI生成图片、文生图、…»

阿里云DashScope Wan2.6文生图工具。使用阿里云百炼平台的Wan2.6-t2i模型生成图片。 当用户需要：AI生成图片、文生图、从文字生成图像时触发。 需要DASHSCOPE_API_KEY环境变量（已在系统中配置）。

ClawHub Agent Skills автор: baokui v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 249 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент генерации изображений из текста от Alibaba Cloud DashScope Wan2.6. Использует модель Wan2.6-t2i платформы Alibaba Cloud Baizhan для генерации…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 3. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wan-t2i) не совпадает с папкой (wan-text2image)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 249 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)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward DashScope text-to-image helper, with expected cloud API use but some privacy and input-handling caveats.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.