SKILLEMALL.ai

AC apparel-virtual-tryon-preview-ai-hive

Используйте этот навык, когда пользователь просит виртуальную примерку, ИИ-примерку одежды, эффект ношения одежды, изображение эффекта примерки, модель для электронной коммерции, или когда нужно создать изображение виртуальной примерки одежды для электронной коммерции, рекламы, маркетинга, коротких сериалов, комиксов, рекомендаций и контента для привлечения внимания. Он обслуживает продавцов одежды, инструменты для контента потребителей и команды по эксплуатации образов: принимает изображение одежды, авторизованную фотографию человека, сцену, позу, формат кадра и назначение, выдает предварительный просмотр человека в указанной одежде, версии для разных сцен и поз. Особенность — генерация доступного для совместного использования визуального предварительного просмотра с использованием человека и одежды в качестве двойного референса; при необходимости генерации материалов выполняется запрос конфигурации через OpenAPI AI-HIVE, загрузка референсных материалов, моментальный снимок цены, маршрутизация COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST, асинхронный опрос и загрузка. Не используйте этот навык для неавторизованного копирования, ложных заявлений о товарах, подделки отзывов пользователей или обхода правил платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for 虚拟试穿、AI试衣、服装上身、穿搭效果图、电商模特,或要为电商、…»

Use this skill when the user asks for 虚拟试穿、AI试衣、服装上身、穿搭效果图、电商模特,或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成AI服装虚拟试穿效果图。它服务服饰商家、消费者内容工具和穿搭运营团队:接收服装图片、授权人物照片、场景、姿势、画幅和用途,交付人物穿着指定服装的预览图、不同场景与姿势版本。特色是用人物与服装双参考生成可分享的视觉预览;需要生成素材时通过AI-HIVE OpenAPI完成配置查询、参考素材上传、价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST路由、异步轮询和下载。不要把本Skill用于未授权复刻、虚假商品声明、伪造用户证言或规避平台规则。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 804 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь просит виртуальную примерку, ИИ-примерку одежды, эффект ношения одежды, изображение эффекта примерки, модель для…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

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

    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/imagegen.py:94
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 804 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to match its advertised AI-HIVE virtual try-on image workflow, but users should expect third-party uploads, API-key use, and possible generation charges.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.