AC apiyi-gpt-image-2-gen
Навык генерации изображений, используемый, когда пользователю нужно сгенерировать изображение, визуальную инфографику, создать изображение, отредактировать/изменить/настроить существующее изображение. Официальная версия сервиса генерации изображений на основе модели ChatGPT Image 2 (gpt-image-2) платформы Easy API (https://api.apiyi.com/). Эта модель поддерживает точный контроль размера/качества изображения (включая 4K), тарифицируется по токенам. Ключевые отличия от gpt-image-2-all (официальная версия): использует конечные точки /v1/images/generations и /v1/images/edits; имеет явный параметр size; имеет параметр quality; тарифицируется по токенам; использует multipart/form-data для загрузки эталонного изображения; b64_json — это чистый base64 без префикса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图片生成技能，当用户需要生成图片、视觉信息图、创建图像、编辑/修改/调整已有图片时使用此技能。基于API易平台(https://api.ap…»
图片生成技能，当用户需要生成图片、视觉信息图、创建图像、编辑/修改/调整已有图片时使用此技能。基于API易平台(https://api.apiyi.com/)的ChatGPT Image 2模型（gpt-image-2）的官方正式版图片生成服务。该模型支持精确的尺寸/画质控制（含4K），按token计费。与gpt-image-2-all（官逆版）不同的关键点：使用/v1/images/generations和/v1/images/edits端点；有显式size参数；有quality参数；按token计费；使用multipart/form-data上传参考图；b64_json为纯base64无前缀。
Навык генерации изображений, используемый, когда пользователю нужно сгенерировать изображение, визуальную инфографику, создать изображение…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1836 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.