AB alibabacloud-bailian-image-creator
Навык создания изображений с помощью ИИ, поддерживающий преобразование текста в изображение, редактирование изображений, понимание изображений и многое другое. Использует qwen-image-2.0-pro, wan2.7-image, qwen3.5-plus и другие модели. Используйте этот навык, когда пользователям нужно генерировать изображения, редактировать изображения, анализировать содержимое изображений или выполнять задачи, связанные с изображениями. Примечание: при первом запуске он автоматически управляет ключами API DashScope (создание/переработка) и может автоматически установить плагин Alibaba Cloud CLI ModelStudio.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI image creation skill supporting text-to-image, image editing, image…»
AI image creation skill supporting text-to-image, image editing, image understanding, and more. Uses qwen-image-2.0-pro, wan2.7-image, qwen3.5-plus and other models. Use this skill when users need to generate images, edit images, analyze image content, or perform image-related tasks. Note: on first run, it will auto-manage DashScope API Keys (create/recycle) and may auto-install the Alibaba Cloud CLI ModelStudio plugin.
Навык создания изображений с помощью ИИ, поддерживающий преобразование текста в изображение, редактирование изображений, понимание изображений и многое другое.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: 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: 15. 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: AI image creation skill supporting text-to-image, image editing, i… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4955 токенов
- 100Шаги. Шагов: 48
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
- +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.