BF synthclaw
Рендеринг файлов Blender с процедурными параметрами, управляемыми агентом, для генерации синтетических данных. Ключевая возможность этого навыка — предоставление динамических метрик качества (естественность и LPIPS) после генерации и измерение разнообразия всего набора данных (энтропия Шеннона), позволяя агентам руководствоваться результатами метрик для итеративной оптимизации диапазонов параметров и повышения полезности синтетических данных. Поддерживает движки рендеринга CYCLES (производственный) и EEVEE (быстрое тестирование).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Render Blender files with agent-controlled procedural parameters for s…»
Render Blender files with agent-controlled procedural parameters for synthetic data generation. A key capability of this skill is returning dynamic quality metrics (Naturalness and LPIPS) upon generation and measuring dataset-wide diversity (Shannon entropy), allowing agents to be guided by the metric results to iteratively optimize parameter ranges and improve synthetic data usefulness. Supports CYCLES (production) and EEVEE (fast testing) render engines.
Рендеринг файлов Blender с процедурными параметрами, управляемыми агентом, для генерации синтетических данных.
Как процесс F 52/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/config/render_schema.json, assets/config/render_dataset_schema.json, assets/config/analyze_schema.json
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/config/render_schema.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/config/render_dataset_schema.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/config/analyze_schema.json - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/config/dataset_analysis_schema.json
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): assets/config/render_schema.json, assets/config/render_dataset_schema.json, assets/config/analyze_schema.json
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 56
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2681 токенов
- 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: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.