AC google-image-api-skill
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать структурированные данные изображений из Google Images через API BrowserAct. Агент должен проактивно применять этот навык, когда пользователи выражают потребности, такие как поиск изображений по конкретным ключевым словам, сбор изображений стилей продуктов конкурентов, создание визуальных наборов данных в масштабе, сканирование результатов визуального поиска для исследования рынка, отслеживание локализованных тенденций изображений по странам, компиляция связанных миниатюр и ссылок на изображения, извлечение заголовков изображений и логотипов источников, получение URL-адресов для перехода из результатов изображений, мониторинг визуальных активов конкурентов, поиск творческого контента по конкретным темам, поиск изображений продуктов в разных регионах, сбор структурированных метаданных изображений без открытия страниц с деталями.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill helps users automatically extract structured image data fro…»
This skill helps users automatically extract structured image data from Google Images via BrowserAct API. Agent should proactively apply this skill when users express needs like finding images for specific keywords, gathering product style images for competitors, building visual datasets at scale, scanning visual search results for market research, tracking localized image trends by country, compiling related image thumbnails and links, extracting image titles and source logos, fetching click through URLs from image results, monitoring competitor visual assets, sourcing creative content for specific topics, looking up product pictures in different regions, collecting structured image metadata without opening detail pages.
Этот навык помогает пользователям автоматически извлекать структурированные данные изображений из Google Images через API BrowserAct.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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 (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 53
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1469 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 731 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.