BD lygo-resonance
LYGO RESONANCE — Преобразование изображений в звук и креативные профили. Преобразует любое изображение в богатое стереофоническое звуковое окружение (WAV через Resonance Engine) или структурированные креативные JSON-профили + готовые для ИИ музыкальные/текстовые брифы (через Profile Generator). Использует компьютерное зрение (границы, цвет, контуры, ключевые точки) для генеративной музыки, подсказок Suno/Udio, работы в DAW, аудио для видео, GUI Gradio, пакетной обработки, экспорта MIDI и локального расширения текстов с помощью LLM. Предоставляются полные модули с открытым исходным кодом. Включает веб-сайт + полные инструкции. Связан с протоколом LYGO, конечностью креативного интеллекта для LYRA.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYGO RESONANCE — Image-to-Sound & Creative Profiles. Transforms any im…»
LYGO RESONANCE — Image-to-Sound & Creative Profiles. Transforms any image into rich stereo soundscapes (WAV via Resonance Engine) or structured creative JSON profiles + AI-ready music/lyric briefs (via Profile Generator). Uses computer vision (edges, color, contours, keypoints) for generative music, Suno/Udio prompts, DAW work, video motion audio, Gradio GUI, batch, MIDI export, and local LLM lyric expansion. Full open-source modules provided. Website + complete instructions included. Ties to LYGO protocol, creative intelligence limb for LYRA.
LYGO RESONANCE — Преобразование изображений в звук и креативные профили.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 8. 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 39/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2435 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.