AC infographic-from-photo
Загрузите любую фотографию — растение, кроссовок, гриб, коктейльный инструмент — и получите чистую редакционную инфографику с идентификацией и объяснением объекта. Как это работает: 1. Автоматически определяет объект по вашей фотографии 2. Выбирает 4-6 ключевых фактов, которые аудитория захочет узнать 3. Размещает главное изображение с блоками фактов и иконками 4. Добавляет этикетки с общим названием, научным названием и происхождением 5. Выводит вертикальную инфографику 4:5, готовую к публикации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drop in any photo — plant, sneaker, mushroom, cocktail tool — and get…»
Drop in any photo — plant, sneaker, mushroom, cocktail tool — and get a clean editorial infographic with the subject identified and explained. How it works: 1. Identifies the subject from your photo automatically 2. Picks 4 to 6 key facts the audience would want to know 3. Lays out a hero shot with fact modules and icons 4. Adds common name, scientific name, and origin labels 5. Outputs a 4:5 vertical infographic ready to share
Загрузите любую фотографию — растение, кроссовок, гриб, коктейльный инструмент — и получите чистую редакционную инфографику с идентификацией и объяснением…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7983 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7983 токенов
- 85Шаги. Шагов: 82, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 82 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.