SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF linkfox-aigc-imagegen-product

Генерация изображений товаров (не одежда). Поддерживает одиночные или наборы изображений: основное изображение на белом фоне, изображение в контексте, изображение крупным планом, изображение с акцентом на преимуществах, изображение для страницы деталей A+. Одиночные изображения разных типов генерируются напрямую; наборы изображений разных типов автоматически планируются. Триггеры: пользователь говорит «сделать набор изображений», «сделать изображение на белом фоне», «сделать изображение в контексте», «сделать изображение с акцентом на преимуществах», «сделать изображение для страницы A+», «сделать изображение крупным планом». Операции чистого редактирования изображений выполняются через linkfox-aigc-imagegen.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«商品图生成（非服饰类）。支持单张或套图：白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图；多张多类型自动编排规划。用户…»

商品图生成（非服饰类）。支持单张或套图：白底主图、场景图、特写图、卖点版式图、A+详情页图。单张单类型直接出图；多张多类型自动编排规划。用户说"做套图""做白底图""做场景图""做卖点图""做A+图""做特写图"时触发。纯图片编辑操作走 linkfox-aigc-imagegen。

ClawHub Agent Skills автор: linkfox-ai v1.2.5 MIT-0 40 файлов тело ≈ 2 869 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 23 ч назад

Генерация изображений товаров (не одежда).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: abs_path, <abs_path>, references/types/<type>.md

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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: abs_path, <abs_path>, references/types/<type>.md
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: linkfox-aigc-imagegen-product (ClawHub)

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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:13
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - macOS zsh：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc`
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc references/onboarding.md:14
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (определение детектора / чёрного списка)
    - Linux bash：`echo 'export LINKFOX_AGENT_API_KEY="<key>"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc`
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/onboarding.py:49
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    or "eyJh…iJ9")
    в кавычках

Просканировано файлов: 40. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: abs_path
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: <abs_path>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/types/<type>.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/...

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: abs_path, <abs_path>, references/types/<type>.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): abs_path, <abs_path>, references/types/<type>.md
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2869 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • -31 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This product-image skill is mostly disclosed, but it bundles account/payment onboarding and contains prompt rules that infer or exclude protected traits, so users should review it carefully before installing.
LLM: suspicious (high) · 7 авг. 2026 г.