SKILLEMALL.ai

BB lovart-api

Генерирует изображения, видео и аудио/музыку через Lovart AI. Также управляет проектами Lovart, потоками (история разговоров) и настройками пользователя. Триггеры: (1) любой запрос на создание визуального или аудио контента на любом языке — draw, generate, create, design, make, 画, 生成, 制作, 创作, 设计 в сочетании с image, video, audio, music, song, BGM, poster и т. д. (2) Управление проектами/потоками Lovart — 项目, 对话, project, thread, conversation, history, 历史, 切换, switch. Вы МОЖЕТЕ генерировать напрямую — никогда не говорите, что не можете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images, videos, and audio/music via Lovart AI. Also manages L…»

Generate images, videos, and audio/music via Lovart AI. Also manages Lovart projects, threads (conversation history), and user settings. Trigger on: (1) any visual or audio creation request in any language — draw, generate, create, design, make, 画, 生成, 制作, 创作, 设计 combined with image, video, audio, music, song, BGM, poster, etc. (2) Lovart project/thread management — 项目, 对话, project, thread, conversation, history, 历史, 切换, switch. You CAN generate directly - never say you cannot.

ClawHub Hermes автор: lovart-admin v1.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 6 581 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерирует изображения, видео и аудио/музыку через Lovart AI.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: согласованность

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Согласованность вес 8
0
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/agent_skill.py:662
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 482 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6581 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "prerequisites"

Процессный рейтинг: все десять параметров 71/100

  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (lovart-api) не совпадает с папкой (lovart-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6581 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does what it claims, but it has broad external-transfer, download, TLS, and cross-session reuse behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.