AC work-productivity-nano-banana-workflow-helper
Создавайте практические рабочие процессы генерации и редактирования изображений с помощью ИИ, вдохновленные требованиями Nano Banana Pro. Используйте, когда пользователю нужны наборы подсказок, планирование эталонных изображений, правила итерации, контроль качества вывода, управление затратами или усиление развертывания для рабочих процессов генерации изображений.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build practical AI image generation and editing workflows inspired by…»
Build practical AI image generation and editing workflows inspired by Nano Banana Pro demand. Use when a user needs prompt sets, reference-image planning, iteration rules, output QA, cost controls, or deployment hardening for image generation workflows.
Создавайте практические рабочие процессы генерации и редактирования изображений с помощью ИИ, вдохновленные требованиями Nano Banana Pro.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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: 7. 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (work-productivity-nano-banana-workflow-helper) не совпадает с папкой (work-productivity-nano-banana-workflow-helper-130446)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 672 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 253 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.