AD image-process
Инструмент для обработки изображений: изменение размера, конвертация форматов (WebP/PNG/JPG), автоматическое удаление полей, создание миниатюр, сжатие и оптимизация размера, создание изображений для соцсетей (OG-изображения), пакетная обработка целой папки, удаление фона (вырезание). На базе Pillow, работает локально, не загружает изображения. Активируется, когда пользователь говорит «сжать изображение», «слишком большой размер», «конвертировать в webp», «конвертировать png в jpg», «изменить размер изображения», «уменьшить изображение», «обрезать поля», «убрать белый фон у логотипа», «сделать миниатюру», «создать изображение для шаринга», «сделать OG-изображение», «пакетная обработка изображений», «пакетно в webp», «оптимизировать изображения для сайта», «убрать фон», «вырезать», «удалить фон», «прозрачный фон» и другие запросы на обработку изображений. Подходит для оформления постов в WeChat, материалов для сайта, продуктовых фото и т.д. **Не деактивируйте преждевременно** — при запросе на обработку изображений следует использовать этот инструмент, а не писать Python вручную.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«图片处理小工具——改尺寸、转格式(WebP/PNG/JPG)、自动裁白边、生成缩略图、压缩优化体积、生成社交分享图(OG图)、批量处理整个文…»
图片处理小工具——改尺寸、转格式(WebP/PNG/JPG)、自动裁白边、生成缩略图、压缩优化体积、生成社交分享图(OG图)、批量处理整个文件夹、去背景（抠图）。基于 Pillow，纯本地运行，不上传任何图片。当用户说"压缩图片""图片太大了""转成webp""把png转jpg""改图片尺寸""缩小图片""裁掉白边""logo去白底""做缩略图""生成分享图""做一张OG图""批量处理图片""批量转webp""优化网站图片""去背景""抠图""去掉背景""背景透明"等任何图片处理需求时触发。适合公众号配图、网站素材、产品图等日常图片整理。**不要 undertrigger**——用户提图片处理就该用本技能，而不是手写 Python。
Инструмент для обработки изображений: изменение размера, конвертация форматов (WebP/PNG/JPG), автоматическое удаление полей, создание миниатюр, сжатие и…
Как процесс D 43/100 · 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: 4. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 942 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
- +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
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.