BD dark-academia-art-generator
Генератор арта в стиле темной академии для создания атмосферных изображений в ученой эстетике: библиотеки при свечах, портреты в винтажном твиде, старые кожаные книги, классические статуи, сцены осеннего кампуса. Идеально подходит для досок Pinterest, постов Tumblr, контента BookTok, мудбордов в эстетике учебы, обложек журналов, арта для плейлистов для учебы, сообществ cottagecore и gothic academia, дизайнов винтажных академических плакатов и атмосферных фонов для писателей, студентов и любителей эстетики через API генерации изображений Neta AI (бесплатная пробная версия на neta.art/open).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dark academia art generator for moody scholarly aesthetic images: cand…»
Dark academia art generator for moody scholarly aesthetic images: candlelit libraries, vintage tweed portraits, old leather books, classical statues, autumn campus scenes. Perfect for Pinterest boards, Tumblr posts, BookTok content, study aesthetic moodboards, journal covers, study playlist art, cottagecore and gothic academia communities, vintage academic poster designs, and atmospheric backgrounds for writers, students, and aesthetic lovers via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open).
Генератор арта в стиле темной академии для создания атмосферных изображений в ученой эстетике: библиотеки при свечах, портреты в винтажном твиде, старые…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Dark academia art generator for moody scholarly aesthetic images: … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 271 токенов
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 514 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.