AA virtual-tryon-scorer
Оценивает и анализирует результаты виртуальной примерки (VTON), анализируя сохранение идентичности, точность одежды, согласованность с телом и стабильность фона. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь загружает изображения виртуальной примерки и хочет получить оценку качества, баллы или обратную связь. Активируется по фразам, таким как «оценка примерки», «анализ виртуальной примерки», «оцени эту примерку», «试穿打分», «试穿效果评价», «虚拟试穿评分», или когда пользователь делится изображениями до/после смены одежды и просит оценить качество. Также активируется, когда пользователь упоминает VTON, перенос одежды, смену одежды или оценку смены наряда — даже если он явно не говорит «виртуальная примерка».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Score and evaluate virtual try-on (VTON) results by analyzing identity…»
Score and evaluate virtual try-on (VTON) results by analyzing identity preservation, garment fidelity, body consistency, and background stability. Use this skill whenever the user uploads virtual try-on images and wants quality assessment, scoring, or feedback. Trigger on phrases like "try-on scoring", "virtual try-on evaluation", "rate this try-on", "试穿打分", "试穿效果评价", "虚拟试穿评分", or when the user shares before/after clothing swap images and asks for quality judgment. Also trigger when the user mentions VTON, clothing transfer, garment swap, or outfit change evaluation — even if they don't explicitly say "virtual try-on".
Оценивает и анализирует результаты виртуальной примерки (VTON), анализируя сохранение идентичности, точность одежды, согласованность с телом и стабильность…
Как процесс A 86/100 · Дойдёт до конца — слабые места: отчётность по ходу
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: 2. 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 86/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 65
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2319 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 626 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.