AB tensorslab-image
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью моделей ИИ TensorsLab. Поддерживает генерацию изображений по тексту, изображений по изображениям, а также расширенное редактирование: генерация аватаров, удаление водяных знаков, удаление объектов, замена лиц и общее редактирование изображений. Имеет автоматическое улучшение подсказок, отслеживание прогресса и сохранение локальных файлов. Требует переменной среды TENSORSLAB_API_KEY.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and edit images using TensorsLab's AI models. Supports text-t…»
Generate and edit images using TensorsLab's AI models. Supports text-to-image, image-to-image generation, plus advanced editing: avatar generation, watermark removal, object erasure, face replacement, and general image editing. Features automatic prompt enhancement, progress tracking, and local file saving. Requires TENSORSLAB_API_KEY environment variable.
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью моделей ИИ TensorsLab.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 5. 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 65/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1285 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.