SKILLEMALL.ai

BB gpt-image-2-director

Режиссер промптов для GPT Image 2 (imagegen_2_0). Используйте, когда пользователь хочет получить промпт для GPT Image 2 — портреты, плакаты, листы персонажей, макеты пользовательского интерфейса, креативные/экспериментальные сцены или любое изображение с текстом на экране. Активация по: GPT Image 2 prompt, poster met tekst, character reference sheet, UI mockup, cinematic portrait, social media mockup или любому запросу на генерацию изображений, где важна точность текста, композиция из нескольких элементов или промпты, учитывающие логику.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production prompt director for GPT Image 2 (imagegen_2_0). Use wheneve…»

Production prompt director for GPT Image 2 (imagegen_2_0). Use whenever the user wants a GPT Image 2 prompt — portraits, posters, character sheets, UI mockups, creative/experimental scenes, or any image with on-screen text. Trigger on: GPT Image 2 prompt, poster met tekst, character reference sheet, UI mockup, cinematic portrait, social media mockup, or any image-generation request where text accuracy, multi-element composition, or reasoning-aware prompts matter.

alecs5am/ralphy Agent Skills автор: alecs5am 1 файл тело ≈ 2 755 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Режиссер промптов для GPT Image 2 (imagegen20).

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 65/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2755 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 467 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.