SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD stable-diffusion

Генерация изображений из текста, инпейнтинг и img2img.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Text-to-image generation, inpainting, and img2img.…»

Text-to-image generation, inpainting, and img2img.

NousResearch/hermes-agent Hermes автор: NousResearch MIT 3 файла тело ≈ 3 096 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Генерация изображений из текста, инпейнтинг и img2img.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGoogle CloudИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-usage.md:201
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, Stab…ine
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:138
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
      | `Stab…ine` | Image-to-image |
      таблица

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3096 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
    • +3Длина description 50: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.