SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB zhongcao-ootd-lookbook-maker

Создайте скоординированный лукбук OOTD для REDnote (Xiaohongshu) из фотографий нарядов или идеи стиля. Создайте вертикальный карусель моды 3:4 с обложкой, изображением полного наряда, изображением деталей стиля и сценой из жизни, затем сформируйте готовый к публикации пост с рекомендациями по моде, включая идеи заголовков, ракурсы подписей и теги. Используйте этот ИИ-генератор образов для постов OOTD в Xiaohongshu, фотографий OOTD, модных лукбуков, визуальных рекомендаций одежды, дневников стиля автора и кампаний сотрудничества с брендами. Опционально он читает сам Xiaohongshu — уже опубликованные заметки по теме, одну страницу с лучшими комментариями к заметке и недавние собственные заметки аккаунта — так что исследование Xiaohongshu, анализ заметок конкурентов и анализ комментариев осуществляются на платформе, а не на основе догадок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a coordinated REDnote (Xiaohongshu) OOTD lookbook from outfit p…»

Create a coordinated REDnote (Xiaohongshu) OOTD lookbook from outfit photos or a styling idea. Build a vertical 3:4 fashion carousel with a cover, full-look outfit image, styling-detail image, and lifestyle scene, then shape a ready-to-publish fashion recommendation post with title ideas, caption angles, and tags. Use this AI outfit image maker for Xiaohongshu outfit posts, OOTD photos, fashion lookbooks, clothing recommendation visuals, creator style diaries, and brand collaboration campaigns. Optionally it reads Xiaohongshu itself — the notes already running for the topic, one page of a note's top comments, and an account's own recent notes — so Xiaohongshu research, competitor note analysis and comment analysis rest on the platform instead of on guesswork.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.4 MIT-0 16 файлов тело ≈ 2 530 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создайте скоординированный лукбук OOTD для REDnote (Xiaohongshu) из фотографий нарядов или идеи стиля.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМаркетингтип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 1

  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/note-lookup.md:29
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    Do not tell the user Xiaohongshu costs ten times Douyin without saying which read you mean.

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2530 токенов

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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 769 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill's lookbook function is real, but it also asks for broad Beatra account authority and silently self-updates local package files, so it needs Review before installation.
LLM: suspicious (high) · 20 авг. 2026 г.