AC Memorable Image Generator
Агент генерации изображений на основе научных данных, который оценивает и оптимизирует изображения по запоминаемости с помощью ResMem (Brain Bridge Lab, University of Chicago) перед возвратом результатов. В отличие от универсальных генераторов изображений, этот агент итерирует до тех пор, пока изображение не пройдет порог запоминаемости — создавая визуальные образы, которые остаются в памяти зрителей. Используйте для основных изображений в блогах, маркетинговых визуальных материалов, графики для социальных сетей, миниатюр продуктов или в любом контексте, где важна запоминаемость изображений. Активируется по запросам: сгенерировать запоминающееся изображение, создать основное изображение для блога, сделать запоминающийся маркетинговый визуальный материал, изображение, которое люди будут помнить, или любой запрос на генерацию изображений, где запоминаемость является целью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Science-backed image generation agent that scores and optimizes images…»
Science-backed image generation agent that scores and optimizes images for memorability using ResMem (Brain Bridge Lab, University of Chicago) before returning results. Unlike generic image generators, this agent iterates until the image clears a memorability threshold — producing visuals that stick in viewers' minds. Use for blog hero images, marketing visuals, social media graphics, product thumbnails, or any context where image recall matters. Triggers on: generate a memorable image, create a blog hero image, make a marketing visual that sticks, image that people will remember, or any image generation request where memorability is a goal.
Агент генерации изображений на основе научных данных, который оценивает и оптимизирует изображения по запоминаемости с помощью ResMem (Brain Bridge Lab…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск
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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Memorable Image Generator) не совпадает с папкой (memorable-image-gen)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1025 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 649 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.