SKILLEMALL.ai

BC lingxiao-image-generate

Автоматическая генерация изображений для электронной коммерции: пишите подсказки для четырех типов изображений — основного, сценарного, с моделью, на белом фоне, используйте официальный сайт Lingxiao MCP для генерации изображений поштучно и возвращайте фактическую стоимость. Используйте, когда пользователь хочет создать изображения продуктов для электронной коммерции, сгенерировать изображения с помощью ИИ, сгенерировать основные и детальные изображения продуктов, изображения с моделью или сценарные изображения, массово создавать изображения продуктов, определить, выгодно ли генерировать изображения с помощью ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«电商图片自动生成:按主图、场景图、模特图、白底图四类用途写提示词,接领霄官网 MCP 按张出图并返回实际扣费。当用户要做电商产品图、AI 生…»

电商图片自动生成:按主图、场景图、模特图、白底图四类用途写提示词,接领霄官网 MCP 按张出图并返回实际扣费。当用户要做电商产品图、AI 生图、生成主图详情图、模特图或场景图、批量出商品图、判断 AI 生图划不划算时使用。

ClawHub Agent Skills автор: mikeli20221102-ux v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 553 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматическая генерация изображений для электронной коммерции: пишите подсказки для четырех типов изображений — основного, сценарного, с моделью, на белом…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

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: 2. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 553 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 111: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill clearly helps generate paid ecommerce images through Lingxiao's MCP service and discloses the required API key, pricing, and confirmation step.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 авг. 2026 г.