BD qinghu-workflow-apps
青虎AI (Qinghu AI) — универсальный вход для приложений электронной коммерции: через команду qhkit workflow вызываются все AI-приложения платформы Qinghu, охватывающие имитацию вирусных видео, рекламные ролики TVC с кинематографическим качеством, смену нарядов для женской одежды, парные видео для продаж, устранение ИИ-эффекта на фото моделей, восстановление нарядов моделей, сверхчёткое восстановление изображений, удаление водяных знаков с изображений, улучшение качества видео товаров, а также движки данных для коротких видео и инфлюенсеров. Необходимо активировать, когда пользователь хочет использовать AI-приложения Qinghu, создавать вирусные имитации, генерировать рекламные видео, улучшать качество изображений, удалять водяные знаки, отслеживать данные коротких видео или инфлюенсеров, или не уверен, какое AI-приложение использовать. Ключевые слова: 青虎AI, AI-приложения, рабочий процесс, вирусные имитации, реклама TVC, смена нарядов моделей, сверхчёткое восстановление, удаление водяных знаков, движок данных, генерация видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI 电商工作流应用总入口：通过 qhkit workflow 命令调用青虎工作台的全部 AI 应用，覆盖爆款视频模仿、电影质感 TVC…»
青虎AI 电商工作流应用总入口：通过 qhkit workflow 命令调用青虎工作台的全部 AI 应用，覆盖爆款视频模仿、电影质感 TVC 广告片、女装开门换装仿拍、双人带货视频、模特图去 AI 感、模特换装还原、图片超清修复、图片去水印、商品视频超清提升，以及短视频与达人数据引擎。当用户要用青虎 AI 应用、做爆款仿拍、生成广告视频、修图超清、去水印、追踪短视频或达人数据，或不确定该用哪个 AI 应用时必须触发。关键词：青虎AI、AI应用、工作流、爆款仿拍、TVC广告、模特换装、超清修复、去水印、数据引擎、视频生成。
青虎AI (Qinghu AI) — универсальный вход для приложений электронной коммерции: через команду qhkit workflow вызываются все AI-приложения платформы Qinghu…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1279 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
- +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 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.