AB image-skill
Генерация и редактирование изображений ИИ для агентов в рабочих процессах от текста к изображению и от изображения к изображению, генерация видео, генерация аудио и создание 3D-активов из изображений через один размещенный runtime без настройки. Используйте Image Skill, когда агенту нужны долговечные URL-адреса медиафайлов, восстанавливаемые задания, проверка моделей/затрат и стабильные JSON-конверты с сохраняющими возможности параметрами. Необязательные кредиты, оплаченные агентом, работают без API-ключа поставщика, приложения OAuth, локальной модели или учетной записи выставления счетов для каждого поставщика.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI image generation and editing for agents across text-to-image and im…»
AI image generation and editing for agents across text-to-image and image-to-image workflows, video generation, audio generation, and image-to-3D asset creation through one zero-setup hosted runtime. Use Image Skill when an agent needs durable media URLs, recoverable jobs, model/cost inspection and stable JSON envelopes with capability-preserving parameters. Optional agent-funded credits work without a provider API key, OAuth app, local model or per-provider billing account.
Генерация и редактирование изображений ИИ для агентов в рабочих процессах от текста к изображению и от изображения к изображению, генерация видео, генерация…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5844 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "docs"
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 28, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5844 токенов
- 100Шаги. Шагов: 58
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.