SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD bozo-aigc

Инструмент для генерации изображений AI по текстовому описанию и из других изображений. Использует API BizyAir GPT_IMAGE_2 для преобразования текста в изображение и генерации с несколькими эталонными изображениями. Активируется, когда пользователю нужно сгенерировать изображение, создать иллюстрацию, преобразовать текст в изображение, нарисовать с помощью ИИ, сгенерировать изображение из изображения, сгенерировать эталонное изображение, объединить несколько изображений, установить соотношение сторон изображения, сгенерировать горизонтальное/вертикальное изображение. Также активируется, если пользователь говорит только «Нарисуй мне», «Сгенерируй изображение», «Сгенерируй на основе этих изображений».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«文生图与图生图 AI 图片生成工具。使用 BizyAir GPT_IMAGE_2 API 进行文本转图片和多图参考生成。当用户需要生成图片、…»

文生图与图生图 AI 图片生成工具。使用 BizyAir GPT_IMAGE_2 API 进行文本转图片和多图参考生成。当用户需要生成图片、创建配图、文生图、文本转图片、AI 绘画、图生图、参考图片生成、多图融合、设置图片尺寸比例、生成横版/竖版图片时触发此技能。即使用户只说"帮我画一张"、"生成图片"、"根据这些图片生成"也应触发。

ClawHub Agent Skills автор: bozoyan v2.0.0 MIT-0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 612 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент для генерации изображений AI по текстовому описанию и из других изображений.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/image-to-image.sh:46
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo "  # 永久设置：添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc"
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc scripts/text-to-image.sh:51
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo "  # 永久设置：添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc"

Просканировано файлов: 5. 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 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a legitimate image-generation integration, but it needs review because it exposes part of an API key in logs and uses broad local shell/permission behavior around a third-party API.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.