BB product-photo-studio
Преобразует реальную фотографию продукта в изображение студийного качества для электронной коммерции, сцену из жизни или главное изображение для маркетплейса. Этот инструмент для создания изображений продуктов с помощью ИИ заменяет фон, улучшает освещение и создает сцены, используя исходное фото и подтвержденные детали продукта в качестве визуальной основы. Создавайте чистые изображения для листингов на белом фоне, композиции в контексте из жизни и премиальные рекламные визуализации из одного снимка на телефон для Amazon, Taobao, Shopify и социальных сетей. Начните с одной фотографии продукта, объедините несколько референсов или доработайте выбранный черновик до готового изображения для листинга.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform a real product photo into a studio-quality ecommerce image,…»
Transform a real product photo into a studio-quality ecommerce image, lifestyle scene, or marketplace-ready hero shot. This AI product photography tool replaces backgrounds, improves lighting, and stages scenes while using the source photo and confirmed product details as the visual anchor. Create clean white-background listings, contextual lifestyle compositions, and premium ad visuals from a single phone snap for Amazon, Taobao, Shopify, and social media. Start from one product photo, combine several references, or refine a selected draft toward a polished listing image.
Преобразует реальную фотографию продукта в изображение студийного качества для электронной коммерции, сцену из жизни или главное изображение для маркетплейса.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2144 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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 579 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.