AB aurashot-character-skill
Генерация изображений ИИ с сохранением характера для агентов. Одно и то же лицо, любая одежда, любая сцена, каждый раз. Используйте, когда: (1) вашему агенту нужно генерировать изображения персонажей с сохранением идентичности лица, (2) вы хотите изменить одежду, сцену или позу, сохраняя при этом того же человека, (3) вам нужны фото на документы, косплей, модные съемки или арт аниме-персонажей по одному референсу лица. Поддерживает смену лиц реальных людей, виртуальных персонажей, аниме/2D стили и все типы контента, включая купальники и фэнтези. Генерация изображений с сохранением идентичности на базе AuraShot.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Character-consistent AI image generation for agents. Same person, any…»
Character-consistent AI image generation for agents. Same person, any outfit, any scene, every time. Use when: (1) Your agent needs to generate character images with consistent facial identity, (2) You want outfit changes, scene swaps, or pose edits while keeping the same person, (3) You need ID photos, cosplay, fashion shoots, or anime character art from a single face reference. Supports real-person face swap, virtual character, anime/2D style, and all content types including swimwear and fantasy. Identity-preserving image generation powered by AuraShot.
Генерация изображений ИИ с сохранением характера для агентов.
Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3169 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.