SKILLEMALL.ai

BC phosor-ai-skills

Генерируйте ИИ-видео, изображения и речь (текст в видео, изображение в видео, ссылка в видео, речь в видео, анимация, текст в изображение, изображение в изображение, редактирование изображения, текст в речь), используйте свои собственные модели LoRA и генерируйте фотографии продуктов/моделей для электронной коммерции (Image Studio) через платформу Phosor AI. Используйте, когда пользователь хочет создавать видео или изображения из текстовых подсказок, анимировать изображения, генерировать видео с синхронизацией губ из аудио, синтезировать речь из текста, генерировать изображения с пользовательским LoRA, генерировать фотографии продуктов или моделей/одежды для списков электронной коммерции или управлять заданиями генерации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI videos, images and speech (text-to-video, image-to-video,…»

Generate AI videos, images and speech (text-to-video, image-to-video, reference-to-video, speech-to-video, animate, text-to-image, image-to-image, image edit, text-to-speech), bring your own LoRA models, and generate AI product/model photography for e-commerce (Image Studio) via the Phosor AI platform. Use when the user wants to create videos or images from text prompts, animate images, generate lip-synced video from audio, synthesize speech from text, generate images with a custom LoRA, generate product photography or model/clothing photography for e-commerce listings, or manage generation jobs.

ClawHub Agent Skills автор: Phosor AI v1.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 6 030 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерируйте ИИ-видео, изображения и речь (текст в видео, изображение в видео, ссылка в видео, речь в видео, анимация, текст в изображение, изображение в…

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

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
80
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
Отчётность по ходу вес 2
0
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. 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/phosor_client.py:597
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6030 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6030 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 603 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly a coherent Phosor media-generation client, but it needs Review because it silently reads a local API key fallback and supports dev HTTP for credentialed uploads.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 3 сент. 2026 г.