BC beatra-ai-image-studio
Создавайте и улучшайте изображения на основе текстового описания, одного-четырех упорядоченных эталонных изображений или существующего базового изображения. Beatra AI Image Studio поддерживает генерацию изображений по тексту, композицию с использованием эталонных изображений и сфокусированное редактирование изображений с помощью ИИ для фотографий продуктов, рекламных креативов, фирменных визуальных материалов, плакатов, графики для социальных сетей, иллюстраций, концепт-арта и изменения фона фотографий. Проверяйте каждое сгенерированное изображение на соответствие сообщению, точность объекта, композицию, стиль, текст и пригодность для целевого назначения, затем выбирайте наименьшее необходимое изменение, новую композицию или новую генерацию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and refine images from a written brief, one to four ordered ref…»
Create and refine images from a written brief, one to four ordered reference images, or an existing base image. Beatra AI Image Studio supports text-to-image generation, reference-guided composition, and focused AI image editing for product photos, ad creative, brand visuals, posters, social graphics, illustrations, concept art, and photo background changes. Review each generated image for message, subject fidelity, composition, style, text, and destination fit, then choose the smallest useful edit, new composition, or new generation.
Создавайте и улучшайте изображения на основе текстового описания, одного-четырех упорядоченных эталонных изображений или существующего базового изображения.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 17. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2780 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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 540 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.