AD nano-banana-pro-cn
Навык генерации изображений, используемый, когда пользователю нужно сгенерировать изображение, визуальную инфографику, создать изображение, отредактировать/изменить/настроить существующее изображение. Основан на сервисе генерации изображений модели NanoBananaPro китайского API Yi Proxy Station (https://apiyi.com/), не требует доступа к внешнему интернету. Поддерживает 10 соотношений сторон изображения (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 21:9 и т. д.) и 3 разрешения (1K, 2K, 4K), поддерживает генерацию изображений по тексту и редактирование изображений по изображению. Основан на модели NanoBananaPro от Google (быстрая модель), использует внутренний прокси-сервис API Yi.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图片生成技能，当用户需要生成图片、视觉信息图、创建图像、编辑/修改/调整已有图片时使用此技能。基于中国的API易代理站(https://ap…»
图片生成技能，当用户需要生成图片、视觉信息图、创建图像、编辑/修改/调整已有图片时使用此技能。基于中国的API易代理站(https://apiyi.com/)的NanoBananaPro模型的图片生成服务，无需访问外网。支持10种宽高比的图片比例（`1:1`、`16:9`、`9:16`、`4:3`、`3:4`、`3:2`、`2:3`、`5:4`、`4:5`、`21:9`等）和3种分辨率（1K、2K、4K），支持文生图和图生图编辑。基于谷歌的NanoBananaPro模型(快速模型)，使用API易国内代理服务访问。
Навык генерации изображений, используемый, когда пользователю нужно сгенерировать изображение, визуальную инфографику, создать изображение…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1321 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.