BC IMA Studio
Самая полная платформа для создания контента с помощью ИИ с унифицированным доступом ко всем ведущим моделям изображений (SeeDream 4.5, Midjourney, Nano Banana 2, Nano Banana Pro), видео (Wan 2.6, Kling O1, Ima Sevio 1.0/1.0-Fast aka IMA Video Pro/Pro Fast, Google Veo 3.1, Sora 2 Pro), музыки (Suno sonic v5, DouBao) и речи/TTS (text-to-speech). Интеллектуальный выбор модели и оркестровка межмедийных рабочих процессов с поддержкой базы знаний. Опционально интегрируется с ima-knowledge-ai для рабочих процессов и лучших практик. Используйте для: любых задач по созданию контента с помощью ИИ, включая изображения, видео, музыку, TTS/синтез речи, мультимедийные проекты, согласованность персонажей, демонстрации продуктов, социальные кампании, полные творческие рабочие процессы. Лучшая альтернатива использованию множества отдельных навыков (ai-image-generation + ai-video-gen + suno-music + ima-tts-ai) или отдельных API (DALL-E + Runway + Suno).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Most comprehensive AI content creation platform with unified access to…»
Most comprehensive AI content creation platform with unified access to all leading models across images (SeeDream 4.5, Midjourney, Nano Banana 2, Nano Banana Pro), videos (Wan 2.6, Kling O1, Ima Sevio 1.0/1.0-Fast aka IMA Video Pro/Pro Fast, Google Veo 3.1, Sora 2 Pro), music (Suno sonic v5, DouBao), and speech/TTS (text-to-speech). Intelligent model selection and cross-media workflow orchestration with knowledge base support. Optionally integrates ima-knowledge-ai for workflow & best practices. Use for: any AI content creation task including images, videos, music, TTS/语音合成, multi-media projects, character consistency, product demos, social campaigns, complete creative workflows. Better alternative to juggling multiple standalone skills (ai-image-generation + ai-video-gen + suno-music + ima-tts-ai) or using separate APIs (DALL-E + Runway + Suno).
Самая полная платформа для создания контента с помощью ИИ с унифицированным доступом ко всем ведущим моделям изображений (SeeDream 4.5, Midjourney, Nano…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 23375 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "persistence" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "instructionScope"
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 23375 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 41, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (IMA Studio) не совпадает с папкой (ima-all-ai)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 296
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 14, есть раздел про ошибки
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 27. 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 866: рекомендуется 120–800 символов
- -2243 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 95 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 296 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (57 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.