AC nano-banana-2-multi-reference-image
Используйте Nano Banana 2 для разделения двух или более эталонных изображений по личности, структуре, одежде, материалу, композиции, цветовой палитре и стилю, создавая новое изображение с четким источником и контролируемыми конфликтами. Используйте этот навык для Nano Banana 2 с несколькими эталонными изображениями, генерации из нескольких эталонных изображений, слияния нескольких изображений, согласованности персонажей, эталонных товаров, эталонных поз, эталонных стилей, цветовых палитр материалов, синтеза сцен, визуальных эффектов бренда, ИИ-рисования и коммерческих изображений; загрузка явно указанных изображений через AI Hive не означает простое их склеивание.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 Nano Banana 2 将两张或更多授权参考图按身份、结构、服装、材质、构图、色板和风格分工，生成来源清晰、冲突可控的新图片。Us…»
使用 Nano Banana 2 将两张或更多授权参考图按身份、结构、服装、材质、构图、色板和风格分工，生成来源清晰、冲突可控的新图片。Use this skill for Nano Banana 2 multi-reference image、多参考图生成、多图融合、角色一致性、商品参考、姿势参考、风格参考、材质板、场景合成、品牌视觉、AI绘画和商业图片；通过 AI Hive 上传明确指定的图片，不等于简单拼图。
Используйте Nano Banana 2 для разделения двух или более эталонных изображений по личности, структуре, одежде, материалу, композиции, цветовой палитре и стилю…
Как процесс C 53/100 · 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 596 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.