SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF qwen-image

Генерируйте и редактируйте изображения с помощью Qwen Image 3 через Ace Data Cloud. Используйте для генерации изображений по тексту, редактирования с 1-3 эталонными изображениями, пакетного вывода, точного рендеринга текста или асинхронных задач с изображениями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and edit images with Qwen Image 3 via Ace Data Cloud. Use for…»

Generate and edit images with Qwen Image 3 via Ace Data Cloud. Use for text-to-image, 1-3 reference-image editing, batch output, precise text rendering, or asynchronous image tasks.

AceDataCloud/Skills Agent Skills автор: AceDataCloud 1 файл тело ≈ 358 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 ч назад

Генерируйте и редактируйте изображения с помощью Qwen Image 3 через Ace Data Cloud.

Как процесс F 31/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Процесс не описан
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 358 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.