BB rednote-food-note-maker
Создайте пост о еде для Xiaohongshu или REDnote из фотографии блюда, посещения ресторана или атмосферы заведения. Этот создатель изображений для REDnote планирует изображения обзоров ресторанов и AI-фотографии еды в виде вертикальной последовательности из 4 изображений для поста-рекомендации: обложка, крупный план блюда, изображение стола или атмосферы ресторана и финальное изображение с деталями. Формирует идеи заголовков, ракурсы подписей и теги для поста-обзора ресторана, поста о посещении кафе, поста о запуске нового меню, изображений из ресторана, изображений дневника еды и изображений для социальных сетей ресторана.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a Xiaohongshu food post or REDnote food post from a dish photo,…»
Create a Xiaohongshu food post or REDnote food post from a dish photo, restaurant visit theme, or dining-atmosphere reference. This REDnote food image maker plans restaurant review images and AI food photography as a vertical 3:4 food-note sequence: a cover, dish close-up, table or restaurant atmosphere image, and a final detail image for a food recommendation post. Shape title ideas, caption angles, and tags for a restaurant review post, cafe-hopping post, new-menu launch post, restaurant visit images, food diary images, and restaurant social media images.
Создайте пост о еде для Xiaohongshu или REDnote из фотографии блюда, посещения ресторана или атмосферы заведения.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, 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: 15. 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 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1974 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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.