SKILLEMALL.ai

BD qwen-image-gen

Навык модели генерации изображений из текста от Alibaba Cloud Qianwen (Qwen-Image), поддерживает генерацию изображений. Используйте, когда пользователи просят ИИ генерировать изображения, рисовать, генерировать изображения из текста, text-to-image, или упоминают Qianwen, генерацию изображений от Alibaba Cloud. Поддерживает текстовые подсказки на китайском и английском языках, может указывать размер изображения, параметры стиля и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里云千问文生图模型(Qwen-Image)技能,支持图像生成。当用户要求AI生成图片、画图、文生图、text-to-image,或提到千问…»

阿里云千问文生图模型(Qwen-Image)技能,支持图像生成。当用户要求AI生成图片、画图、文生图、text-to-image,或提到千问、阿里云生图时使用。支持中英文提示词,可指定画面尺寸、风格参数等。

ClawHub Agent Skills автор: woodylan v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 525 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Навык модели генерации изображений из текста от Alibaba Cloud Qianwen (Qwen-Image), поддерживает генерацию изображений.

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

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: qwen-image-gen (ClawHub)

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: 1. 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 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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 525 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 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward Qwen image-generation helper that calls Alibaba Cloud DashScope as disclosed, with no hidden persistence or unrelated behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.