AB image-utils
Классическая обработка изображений с помощью Python Pillow — изменение размера, обрезка, композиция, преобразование форматов, водяные знаки, регулировка яркости/контрастности и оптимизация для веба. Используйте этот модуль при постобработке изображений, сгенерированных ИИ, подготовке изображений для веб-доставки, пакетной обработке каталогов изображений, создании адаптивных вариантов изображений или выполнении любых детерминированных операций на уровне пикселей. Работает автономно или вместе с bria-ai для постобработки сгенерированных изображений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Classic image manipulation with Python Pillow - resize, crop, composit…»
Classic image manipulation with Python Pillow - resize, crop, composite, format conversion, watermarks, brightness/contrast adjustments, and web optimization. Use this skill when post-processing AI-generated images, preparing images for web delivery, batch processing image directories, creating responsive image variants, or performing any deterministic pixel-level image operation. Works standalone or alongside bria-ai for post-processing generated images.
Классическая обработка изображений с помощью Python Pillow — изменение размера, обрезка, композиция, преобразование форматов, водяные знаки, регулировка…
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу
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 76/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2581 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.