AD hf-spaces
Генерация изображений, видео, аудио и многого другого напрямую с помощью HuggingFace Spaces и Inference Providers. Поддерживает пакетную генерацию (например, «сгенерировать 10 изображений»), объединение нескольких Spaces и поиск подходящего Space для любой задачи. Используйте, когда вас просят: сгенерировать изображения, создать видео, преобразовать текст в речь, пакетно сгенерировать контент, использовать Space Gradio, вызвать модели HF или выполнить любую задачу генерации ИИ, которая не включает создание DAGGR-конвейера. Активируется по запросам: «generate images», «create a video», «text to speech», «use this Space», «batch generate», «generate 10 images», «image generation», «video generation».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images, videos, audio, and more using HuggingFace Spaces and…»
Generate images, videos, audio, and more using HuggingFace Spaces and Inference Providers directly. Supports batch generation (e.g. "generate 10 images"), chaining multiple Spaces, and finding the right Space for any task. Use when asked to: generate images, create videos, text-to-speech, batch generate content, use a Gradio Space, call HF models, or any AI generation task that doesn't involve building a daggr pipeline. Triggers on: "generate images", "create a video", "text to speech", "use this Space", "batch generate", "generate 10 images", "image generation", "video generation".
Генерация изображений, видео, аудио и многого другого напрямую с помощью HuggingFace Spaces и Inference Providers.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:13Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)Check if relevant MCP tools exist (e.g. `mcp_…ate` for images, `mcp_…deo` for video). If so, use them directly — no script
в кавычках
Просканировано файлов: 1. 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 43/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1097 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 589 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.