SKILLEMALL.ai

AF text-in-image

Создавайте изображения, где текст должен быть абсолютно точным: плакаты, упаковка, реклама, графика для социальных сетей, макеты пользовательского интерфейса, меню, вывески, инфографика. Используйте, когда пользователь говорит "нанеси текст X", "плакат с надписью...", "этикетка с названием бренда", "сделай заголовок...", "реклама с этим слоганом" или любой дизайн, где неправильно написанное или перефразированное слово является ошибкой. То, что большинство моделей изображений делают неправильно, поэтому обращайтесь к этому навыку всякий раз, когда важна точная надпись, даже если пользователь просто говорит "плакат" или "этикетка". Для масштабируемого векторного вывода, такого как логотип или значок SVG, используйте вместо этого logos-and-vectors.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images where the copy has to be exactly right: posters, packa…»

Generate images where the copy has to be exactly right: posters, packaging, ads, social graphics, UI mockups, menus, signage, infographics. Use when the user says "put the text X on it", "a poster that reads ...", "a label with the brand name", "make the headline say ...", "an ad with this tagline", or any design where a misspelled or paraphrased word is a failure. The thing most image models get wrong, so reach for this whenever exact lettering matters, even if the user just says "a poster" or "a label". For scalable vector output like a logo or SVG icon, use logos-and-vectors instead.

ClawHub Agent Skills автор: runware v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 410 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Создавайте изображения, где текст должен быть абсолютно точным: плакаты, упаковка, реклама, графика для социальных сетей, макеты пользовательского интерфейса…

Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md

ГенераторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
52/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/examples.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/examples.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/examples.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2410 токенов

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 593 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed guide for generating images with accurate on-image text and does not show hidden, destructive, persistent, or unrelated behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.