AB alicloud-ai-image-qwen-image
Генерируйте изображения с помощью Model Studio DashScope SDK, используя модели генерации изображений Qwen (qwen-image, qwen-image-plus, qwen-image-max и их снимки). Используйте при реализации или документировании запросов/ответов image.generate, сопоставлении prompt/negative_prompt/size/seed/reference_image или интеграции генерации изображений в конвейер видеоагента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images with Model Studio DashScope SDK using Qwen Image gener…»
Generate images with Model Studio DashScope SDK using Qwen Image generation models (qwen-image, qwen-image-plus, qwen-image-max and snapshots). Use when implementing or documenting image.generate requests/responses, mapping prompt/negative_prompt/size/seed/reference_image, or integrating image generation into the video-agent pipeline.
Генерируйте изображения с помощью Model Studio DashScope SDK, используя модели генерации изображений Qwen (qwen-image, qwen-image-plus, qwen-image-max и их…
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1685 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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 336 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.