BC fooocus-image-gen
Локальная генерация изображений с помощью Fooocus (Stable Diffusion XL). Используйте, когда пользователи хотят генерировать изображения локально, не полагаясь на облачные API. Поддерживает генерацию изображений по тексту, вариации изображений, масштабирование, вписывание, дорисовывание, смену лиц и перенос стиля. Активируется по фразам вроде "сгенерировать изображение с помощью Fooocus", "локальная генерация изображений", "генерация SDXL", "вписать это изображение", "масштабировать изображение локально" или любому запросу на генерацию изображений, когда упоминается Fooocus или он предпочтительнее облачных сервисов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local AI image generation using Fooocus (Stable Diffusion XL). Use whe…»
Local AI image generation using Fooocus (Stable Diffusion XL). Use when users want to generate images locally without relying on cloud APIs. Supports text-to-image, image variations, upscaling, inpainting, outpainting, face swap, and style transfer. Triggers on phrases like "generate image with Fooocus", "local image generation", "SDXL generation", "inpaint this image", "upscale image locally", or any image generation request when Fooocus is mentioned or preferred over cloud services.
Локальная генерация изображений с помощью Fooocus (Stable Diffusion XL).
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, стоимость исполнения
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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 15857 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 15857 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 490, расплывчатых формулировок: 1
- 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
- low Разделов верхнего уровня: 21. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -2179 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -43 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -35 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 489 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 193 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 490 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (133 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.