AC nanobanana-image
Генерация и редактирование изображений на основе нативной генерации изображений Google Gemini (Nano Banana). Поддерживает генерацию изображений из текста, редактирование изображений с эталонными изображениями (изменение элементов/стиля/цвета), композицию из нескольких изображений, генерацию в реальном времени из поиска Google, генерацию изображений из кадров видео YouTube и вывод до 4K. Используйте этот навык, когда пользователям нужно генерировать изображения, редактировать изображения, выполнять перенос стиля или комбинировать несколько изображений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Image generation and editing based on Google Gemini native image gener…»
Image generation and editing based on Google Gemini native image generation (Nano Banana). Supports text-to-image generation, image editing with reference images (modify elements/style/color), multi-image composition, Google Search real-time generation, YouTube video frame-to-image generation, and up to 4K resolution output. Use this skill when users need to generate images, edit images, perform style transfer, or composite multiple images.
Генерация и редактирование изображений на основе нативной генерации изображений Google Gemini (Nano Banana).
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
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: 4. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 60Шаги. Шагов: 5, расплывчатых формулировок: 4
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1821 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.