AD tencentcloud-faceid-detectaifakefaces
Skill вызова интерфейса Tencent Cloud AI Face Protection Shield (DetectAIFakeFaces). Используйте этот Skill, когда пользователю требуется обнаружение атак на изображения или видео с лицом. Он может точно и эффективно распознавать следы атак, таких как высококачественные подделки AIGC, высококачественные пересъемки, массовые атаки черного рынка, водяные знаки и т. д., повышая безопасность защиты от подделок изображений и видео. Поддерживает два способа ввода: Base64 изображения и Base64 видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云AI人脸防护盾(DetectAIFakeFaces)接口调用技能。当用户需要对人脸图片或视频进行防攻击检测时,应使用此技能。可针对性有…»
腾讯云AI人脸防护盾(DetectAIFakeFaces)接口调用技能。当用户需要对人脸图片或视频进行防攻击检测时,应使用此技能。可针对性有效识别高仿真的AIGC换脸、高清翻拍、批量黑产攻击、水印等攻击痕迹,增强对图片和视频的防伪安全能力。支持图片Base64和视频Base64两种输入方式。
Skill вызова интерфейса Tencent Cloud AI Face Protection Shield (DetectAIFakeFaces).
Как процесс D 46/100 · 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: 3. 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 46/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 579 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 146 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.