AD image-to-3d
Создание 3D-ресурсов из изображений для агентов с помощью размещенного среды выполнения Image Skill с нулевой настройкой. Используйте, когда входное изображение должно стать постоянным размещенным 3D-меш-ресурсом, таким как glb, без учетных данных поставщика, OAuth, локальной среды выполнения или оплаты за поставщика. Просматривайте 3D-модель, передавайте одно принадлежащее изображение для редактирования, затем сохраняйте задания, URL-адреса ресурсов, квитанции, восстановление JSON, платежи и отзывы в одном цикле.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Image-to-3D asset creation for agents through Image Skill's zero-setup…»
Image-to-3D asset creation for agents through Image Skill's zero-setup hosted runtime. Use when an input image should become a durable hosted 3D mesh asset, such as a glb, without provider credentials, OAuth, local runtime, or per-provider billing. Inspect the 3D model, pass one owned input image to edit, then keep jobs, asset URLs, receipts, JSON recovery, payments, and feedback in one loop.
Создание 3D-ресурсов из изображений для агентов с помощью размещенного среды выполнения Image Skill с нулевой настройкой.
Как процесс D 48/100 · 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "docs"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, 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
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 532 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.