AC ai-poster-generation-editing
Создание, локальное редактирование и кросс-размерная адаптация коммерческих постеров с помощью AI Hive Nano Banana Pro. Сначала устанавливаются художественное направление, основной визуал, иерархия информации и поля для заголовка/даты/CTA/QR-кода/юридической информации, затем создаются визуальные материалы для запуска продукта, мероприятий, акций, выставок, вакансий, прямых трансляций и открытия магазинов. Используйте, когда команды брендинга, электронной коммерции и маркетинга нуждаются в создании AI-постеров, редактировании постеров, ключевых визуальных материалах для кампаний, макетах китайских постеров, постерах для запуска продуктов, постерах для мероприятий, рекламных постерах, постерах для вакансий или изменении размера социальных постеров для Taobao, Tmall, JD, Douyin, Xiaohongshu, WeChat, Instagram и TikTok; полезно для пользователей, сравнивающих Canva, Meitu, Dreamina, LiblibAI, Midjourney, Adobe Express, Figma или аналогичные инструменты дизайна.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 AI Hive Nano Banana Pro 生成、局部修改和跨尺寸适配商业海报，先建立美术方向、主视觉、信息层级与标题/日期/CTA…»
用 AI Hive Nano Banana Pro 生成、局部修改和跨尺寸适配商业海报，先建立美术方向、主视觉、信息层级与标题/日期/CTA/二维码/法律信息留白，再完成产品发布、活动、促销、展览、招聘、直播预告与门店开业视觉。Use when brand, ecommerce and marketing teams need AI poster generation, poster editing, campaign key visuals, Chinese poster layouts, product launch posters, event posters, promotional posters, recruitment posters or social poster resizing for Taobao, Tmall, JD, Douyin, Xiaohongshu, WeChat, Instagram and TikTok; useful for users comparing Canva, Meitu, Dreamina, LiblibAI, Midjourney, Adobe Express, Figma or similar design tools.
Создание, локальное редактирование и кросс-размерная адаптация коммерческих постеров с помощью AI Hive Nano Banana Pro.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1632 токенов
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 547 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.