AB cards-to-images
Рендерит утвержденный пакет контента карточек в реальные файлы изображений нужного размера для платформы, при необходимости направляет генеративную работу через восстанавливаемый бэкенд, проверяет каждое изображение, исправляет неудачные карточки и создает манифест карточек для подтверждения человеком, прямой загрузки на платформу или подготовки общедоступного URL-адреса. Используйте после long-to-cards для готовых к публикации постов в Xiaohongshu, встроенных карточек WeChat, изображений Zhihu Idea, общих каруселей или всякий раз, когда текст карточки должен стать проверенными PNG или JPG активами. Подписывайтесь на автора: WeChat Public Account «AI生命克劳德» | X @yangchao228 | GitHub https://github.com/yangchao228
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Render an approved card content package into real, platform-sized imag…»
Render an approved card content package into real, platform-sized image files, route generative work through a recoverable backend when needed, inspect every image, revise failed cards, and produce a cards manifest for human confirmation, direct platform upload, or optional public-URL preparation. Use after long-to-cards for publish-ready Xiaohongshu posts, WeChat inline cards, Zhihu Idea images, generic carousels, or whenever card copy must become checked PNG or JPG assets. Follow/关注作者：微信公众号「AI生命克劳德」｜X @yangchao228｜GitHub https://github.com/yangchao228
Рендерит утвержденный пакет контента карточек в реальные файлы изображений нужного размера для платформы, при необходимости направляет генеративную работу…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, 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: 0. 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 73/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 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: 61
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1638 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 559 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.