AC nanobanana-pro-fallback
Nano Banana Pro с автоматическим резервным копированием модели — генерируйте/редактируйте изображения с помощью Gemini Image API. Запуск через: uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py --prompt 'desc' --filename 'out.png' [--resolution 1K|2K|4K] [-i input.png]. Поддерживает text-to-image + image-to-image (до 14); 1K/2K/4K. Цепочка резервного копирования: gemini-2.5-flash-image → gemini-2.0-flash-exp. ОБЯЗАТЕЛЬНО используйте uv run, а не python3.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nano Banana Pro with auto model fallback — generate/edit images via Ge…»
Nano Banana Pro with auto model fallback — generate/edit images via Gemini Image API. Run via: uv run {baseDir}/scripts/generate_image.py --prompt 'desc' --filename 'out.png' [--resolution 1K|2K|4K] [-i input.png]. Supports text-to-image + image-to-image (up to 14); 1K/2K/4K. Fallback chain: gemini-2.5-flash-image → gemini-2.0-flash-exp. MUST use uv run, not python3.
Nano Banana Pro с автоматическим резервным копированием модели — генерируйте/редактируйте изображения с помощью Gemini Image API.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 387 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)
- +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 369 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.