SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF pixel-face

Создает или улучшает пиксельное изображение лица персонажа размером 32x32 пикселя для демонстрации Frontier Faces (examples/04-frontier-faces/personas.mjs) — анимированные аватары агентов, отображаемые face-term.mjs / браузером <cotal-face> / галереей. Используйте, когда пользователь просит добавить нового персонажа/лицо/аватар, улучшить существующий (волосы, глаза, сходство, выражение), сделать его "больше похожим" на кого-то или исправить лицо, которое "плохо читается". Управляет собственными инструментами примера (img2rows.mjs, render-png.mjs) и следует FACE-DESIGN.md; использует многоагентный вариант цикла для сходства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or improve a 32×32 pixel-art persona face for the Frontier Face…»

Create or improve a 32×32 pixel-art persona face for the Frontier Faces demo (examples/04-frontier-faces/personas.mjs) — the animated agent avatars rendered by face-term.mjs / the browser <cotal-face> / the gallery. Use when the user asks to add a new persona/face/avatar, improve an existing one (hair, eyes, likeness, expression), make it "look more like" someone, or fix a face that "doesn't read". Drives the example's own tools (img2rows.mjs, render-png.mjs) and follows FACE-DESIGN.md; uses a multi-agent variant loop for likeness.

Cotal-AI/Cotal Agent Skills автор: Cotal-AI 1 файл тело ≈ 1 362 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Создает или улучшает пиксельное изображение лица персонажа размером 32x32 пикселя для демонстрации Frontier Faces (examples/04-frontier-faces/personas.mjs) —…

Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/04-frontier-faces/personas.mjs, examples/04-frontier-faces/, assets/<persona-key>.<ext>

ГенераторИИ 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
42/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/04-frontier-faces/personas.mjs, examples/04-frontier-faces/, assets/<persona-key>.<ext>
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/04-frontier-faces/personas.mjs
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/04-frontier-faces/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/<persona-key>.<ext>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/<key>.<ext>
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/<key>.png

Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/04-frontier-faces/personas.mjs, examples/04-frontier-faces/, assets/<persona-key>.<ext>
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): examples/04-frontier-faces/personas.mjs, examples/04-frontier-faces/, assets/<persona-key>.<ext>
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1362 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.