SKILLEMALL.ai

BF 选妃

Ежедневный выбор AI-девушки: случайный выбор 3 изображений AI-девушек из указанной папки (в папке должны быть изображения), пользователь выбирает понравившееся, которое автоматически сохраняется как новый аватар и записывается в предпочтения. Сценарии использования: (1) ежедневное выполнение задачи выбора утром, (2) когда нужно обновить образ AI-помощника, (3) когда нужно случайно выбрать изображения для демонстрации или тестирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«每日 AI Girl 选妃 - 从指定目录(目录里要有图片)随机选择 3 张 AI 女孩图片,让用户选择一个最喜欢的,自动保存为新头像并记录…»

每日 AI Girl 选妃 - 从指定目录(目录里要有图片)随机选择 3 张 AI 女孩图片,让用户选择一个最喜欢的,自动保存为新头像并记录偏好。使用场景:(1) 每日早晨执行选妃任务,(2) 需要更新 AI 助手形象时,(3) 需要随机选择图片用于展示或测试

ClawHub Agent Skills автор: FrankChi2022 v1.1.1 MIT-0 5 файлов · 3 скрипта тело ≈ 315 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ежедневный выбор AI-девушки: случайный выбор 3 изображений AI-девушек из указанной папки (в папке должны быть изображения), пользователь выбирает…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/demo1.png, assets/demo2.png

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/demo1.png, assets/demo2.png
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/demo1.png
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/demo2.png

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/demo1.png, assets/demo2.png
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/demo1.png, assets/demo2.png
  • 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 (选妃) не совпадает с папкой (ai-girl-selection)
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 315 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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 130 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill does a local image-selection workflow, but it hard-codes sensitive local paths and overwrites avatar and preference files with limited user control.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.