BC static-ads
Запускается, когда пользователь хочет воссоздать выигрышный формат рекламы с собственными продуктами и текстом бренда или использовать команду /static-ads. Принимает загруженное эталонное изображение формата рекламы, внутренне определяет структуру макета и структуру текста, генерирует варианты текста в соответствии с брендом, а затем отрисовывает статические объявления с помощью GPT-image-2, используя изображения продуктов из папки бренда. Вывод сохраняется в папке активного бренда.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run when the user wants to recreate a winning ad format with their own…»
Run when the user wants to recreate a winning ad format with their own products and brand copy, or use the /static-ads command. Takes an uploaded ad format reference image, derives the layout structure and copy framework internally, generates on-brand copy variations, then renders static ads via GPT-image-2 using product images from the brand folder. Output saved under the active brand folder.
Скилл берёт эталонное изображение рекламы, вытягивает из него структуру и копирайтерский каркас, генерирует вариации текста под бренд, потом рендерит статические объявления через GPT-4-Vision, используя картинки товаров из папки бренда. Выход сохраняется туда же.
Оценки показывают отсутствие критических ошибок и полную безопасность (100 баллов), но качество копирайта держится на 81, а логика процесса — на 59. Это означает: скилл работает, но генерация текста может быть предсказуемой, а алгоритм выбора вариантов — не очень гибким. На практике получится набор объявлений, которые нужно будет проверить и подредактировать. Ставить, если готовы к дополнительной доработке результатов.
Запускается, когда пользователь хочет воссоздать выигрышный формат рекламы с собственными продуктами и текстом бренда или использовать команду /static-ads.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 2. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4708 токенов
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 3
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.