AD ace-banana2
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью AceData Nano Banana API. Поддерживает модели, такие как nano-banana-2, пользовательские соотношения сторон (по умолчанию 16:9) и разрешения (по умолчанию 2K). Обрабатывает пакетную генерацию и задачи «изображение в изображение» (редактирование) с локальными файлами. Используйте, когда пользователь хочет генерировать или редактировать высококачественные изображения через Nano Banana.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and edit images using the AceData Nano Banana API. Supports m…»
Generate and edit images using the AceData Nano Banana API. Supports models like nano-banana-2, custom aspect ratios (default 16:9), and resolutions (default 2K). Handles batch generation and image-to-image (edit) tasks with local files. Use when the user wants to generate or edit high-quality images via Nano Banana.
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью AceData Nano Banana API.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ace-banana2) не совпадает с папкой (ace-banana)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1569 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 318 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.