AD food-photography-generator
Генератор AI-фотографий еды для ресторанов, блогеров рецептов, авторов кулинарных книг, брендов продуктов питания и создателей контента в Instagram. Создавайте аппетитные главные снимки, фотографии меню, изображения карточек рецептов, иллюстрации для кулинарных книг, заголовки для блогов о еде, маркетинговые визуальные материалы для ресторанов, фотографии изысканной подачи блюд, крупные планы десертов, снимки напитков, изображения для брендинга кафе и редакционный контент о кулинарии с профессиональным кинематографическим освещением и стилизацией через API генерации изображений Neta AI (бесплатная пробная версия на neta.art/open).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI food photography generator for restaurants, recipe bloggers, cookbo…»
AI food photography generator for restaurants, recipe bloggers, cookbook authors, food brands, and Instagram creators. Generate appetizing hero shots, menu photos, recipe card images, cookbook illustrations, food blog headers, restaurant marketing visuals, gourmet plating photography, dessert close-ups, beverage shots, cafe branding imagery, and culinary editorial content with professional cinematic lighting and styling via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open).
Генератор AI-фотографий еды для ресторанов, блогеров рецептов, авторов кулинарных книг, брендов продуктов питания и создателей контента в Instagram.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 50Шаги. Шагов: 2
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 265 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.