AA ai-headshot-studio
Превратите обычное селфи в профессиональный студийный портрет для LinkedIn, резюме, корпоративного сайта, визитной карточки или социальных сетей. Этот ИИ-генератор портретов создает отполированные профессиональные снимки с новыми фонами, деловой одеждой и студийным освещением, сохраняя при этом личность человека. Создавайте корпоративные портреты, снимки для стартапов, фото для профилей ученых, изображения медицинских работников и портреты для творческих индустрий из одного селфи. Укажите профессиональный стиль и отрасль, подберите желаемый фон или обстановку, или доработайте принятый портрет до результата, готового к публикации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transform a casual selfie into a studio-quality professional headshot…»
Transform a casual selfie into a studio-quality professional headshot for LinkedIn, resume, company website, business card, or social media. This AI headshot generator creates polished professional portraits with new backgrounds, professional attire, and studio lighting while preserving the person's identity. Generate corporate headshots, tech startup portraits, academic profile photos, medical professional images, and creative industry portraits from one selfie. Specify a professional style and industry, pair with a desired background or setting, or refine an accepted headshot toward a publish-ready result.
Превратите обычное селфи в профессиональный студийный портрет для LinkedIn, резюме, корпоративного сайта, визитной карточки или социальных сетей.
Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 17. 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 81/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2268 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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)
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 615 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.