AB dnr-flat-pic
Преобразует референсные фотографии и визуально насыщенные изображения в разреженные, узнаваемые, высоконасыщенные иллюстрации в стиле плоских векторов посредством семантического сжатия, а не буквального обведения. Используйте, когда пользователь запрашивает преобразование фото в плоскую иллюстрацию, перерисовку фото в стиле плоского вектора, 照片转扁平插画, 无渐变高饱和插画, иконизацию, визуальное упрощение, абстракцию с сохранением композиции, набор минималистичных иллюстраций в едином стиле или ревизии, удаляющие градиенты, свечение, текстуру, размытие, беспорядок, текст, логотипы, числа или пользовательский интерфейс. По умолчанию используйте человеческую семантическую сложность 6 из 10 или ниже, сплошные заливки HSB, четкие границы и отсутствие градиентов или световых эффектов гало.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform reference photographs and visually dense images into sparse,…»
Transform reference photographs and visually dense images into sparse, recognizable, high-saturation flat-vector-style illustrations through semantic compression rather than literal tracing. Use when the user asks for photo-to-flat illustration, photo-to-vector-style redraw, 照片转扁平插画, 无渐变高饱和插画, iconification, visual simplification, composition-preserving abstraction, a consistent minimal illustration set, or revisions that remove gradients, glow, texture, blur, clutter, text, logos, numbers, or UI. Default to human-perceived semantic complexity 6 out of 10 or lower, fixed-HSB solid fills, crisp boundaries, and no gradients or light-halo effects.
Преобразует референсные фотографии и визуально насыщенные изображения в разреженные, узнаваемые, высоконасыщенные иллюстрации в стиле плоских векторов…
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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 66/100
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2427 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.