AB image-generation-agent
Агент генерации изображений: инструмент генерации изображений на базе Google Gemini (Nano Banana / Gemini 2.5 & 3 Flash Image). Используйте его для генерации изображений из текстового запроса, создания недорогих предварительных просмотров или рендеринга высококачественных финалов в разрешении 0,5K, 1K, 2K или 4K. Используйте, когда агенту нужен агент генерации изображений, генерация изображений ИИ, создание изображений nano banana, API генерации изображений Google Gemini, текст в изображение, генерация бюджетного изображения, запрос, соотношение сторон через удаленные вызовы инструментов, размещенные AgentPMT.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Image Generation Agent: Google Gemini-powered image generation tool (N…»
Image Generation Agent: Google Gemini-powered image generation tool (Nano Banana / Gemini 2.5 & 3 Flash Image). Use this to generate images from a text prompt, produce low-cost draft previews, or render high-resolution finals at 0.5K, 1K, 2K, or 4K. Use when an agent needs image generation agent, ai image generation, nano banana image creation, google gemini image api, text to image, generate budget image, prompt, aspect ratio through AgentPMT-hosted remote tool calls.
Агент генерации изображений: инструмент генерации изображений на базе Google Gemini (Nano Banana / Gemini 2.5 & 3 Flash Image). Используйте его для генерации…
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 69
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3212 токенов
- 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.