BC perler-pattern
Преобразует любое изображение в схему для бисера Perler/Hama/Fuse с автоматическим удалением фона. Превращает любое изображение в изящную схему для бисера, со встроенным автоматическим удалением фона. Используется, когда пользователь хочет создать схему для бисера из фотографии, изображения или URL. Автоматически удаляет фон с помощью GrabCut (полностью офлайн, без API), помещает объект на темный фон, затем генерирует: интерактивный HTML-просмотрщик, готовый к печати SVG с цветовыми кодами, 3D-превью бисера в PNG и список количества бисера. Поддерживает палитры Hama, Artkal, Perler и универсальные. Нулевая стоимость API — чистый Python + OpenCV.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert any image into a perler/hama/fuse bead pattern with automatic…»
Convert any image into a perler/hama/fuse bead pattern with automatic background removal. 把任意图片转换成精美的拼豆图纸，内置自动去背景。Use when the user wants to generate a bead pattern from a photo, image, or URL. Automatically removes background using GrabCut (fully offline, no API), places subject on dark background, then generates: interactive HTML viewer, print-ready SVG with color codes, 3D bead preview PNG, and bead count list. Supports Hama, Artkal, Perler, and universal palettes. Zero API cost — pure Python + OpenCV.
Преобразует любое изображение в схему для бисера Perler/Hama/Fuse с автоматическим удалением фона.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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
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: Convert any image into a perler/hama/fuse bead pattern with automa… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7239 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7239 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 510 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.