SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD huo15-comic-character

На основе поля characters в сценарии, с помощью Seedream 4.0 генерирует полноростовые/полуростовые/Q-образные тройные карточки для каждого персонажа. Последующие раскадровки используют эти три изображения в качестве многократных референсов для обеспечения единообразия персонажей. Триггеры: сгенерировать карточку персонажа, полноростовый рисунок персонажа, изображение сет-апа персонажа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据剧本 characters 字段，用 Seedream 4.0 生成每个角色的全身立绘/半身特写/Q 版三联卡。后续分镜用这三张图做多图…»

根据剧本 characters 字段，用 Seedream 4.0 生成每个角色的全身立绘/半身特写/Q 版三联卡。后续分镜用这三张图做多图参考保证角色一致性。触发词：生成角色卡、角色立绘、人物设定图。

ClawHub Agent Skills автор: Job Zhao v0.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 208 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

На основе поля characters в сценарии, с помощью Seedream 4.0 генерирует полноростовые/полуростовые/Q-образные тройные карточки для каждого персонажа.…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/_shared/config.py:104
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "male_mature":   "zh_m…tts",      # 京腔侃爷（成熟磁性）
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "aliases"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 208 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 101: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill coherently generates character images from a user-provided script using a paid Seedream/Ark API, with no evidence of hidden execution, credential theft, destruction, or unrelated automatic behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.