AD alphashop-image
Набор инструментов API для обработки изображений AlphaShop (遨虾). Поддерживает 11 интерфейсов: перевод изображений, перевод изображений PRO, увеличение изображений HD, интеллектуальное удаление фона изображений, распознавание элементов изображений, интеллектуальное удаление элементов изображений, обрезка изображений, виртуальная примерка (создание + запрос), смена модели (создание + запрос). Сценарии срабатывания: перевод изображений, перевод текста на изображениях, увеличение изображений, HD-увеличение, удаление фона, удаление фона, обнаружение водяных знаков/логотипов/текста, удаление водяных знаков, удаление спама, обрезка изображений, виртуальная примерка, примерка с помощью ИИ, смена модели, смена модели, обработка изображений AlphaShop, обработка изображений 遨虾.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AlphaShop（遨虾）图像处理 API 工具集。支持11个接口：图片翻译、图片翻译PRO、 图片高清放大、图片主题抠图、图片元素识别、图…»
AlphaShop（遨虾）图像处理 API 工具集。支持11个接口：图片翻译、图片翻译PRO、 图片高清放大、图片主题抠图、图片元素识别、图片元素智能消除、图像裁剪、 虚拟试衣（创建+查询）、模特换肤（创建+查询）。 触发场景：图片翻译、翻译图片文字、放大图片、高清放大、抠图、去背景、 检测水印/Logo/文字、消除水印、去牛皮癣、裁剪图片、虚拟试衣、AI试衣、 模特换肤、换模特、AlphaShop图像、遨虾图片处理。
Набор инструментов API для обработки изображений AlphaShop (遨虾).
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 926 токенов
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.