AB gpt-image-2-generation
Генерация изображений по текстовым запросам с использованием модели WellAPI gpt-image-2. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь просит создать, нарисовать, отрисовать или сгенерировать изображение, картинку, иллюстрацию, произведение искусства, фотографию или визуализацию на основе текстового описания. Обрабатывает онбординг ключа API, аутентифицированные запросы к https://wellapi.ai/v1/images/generations и декодирование возвращенного изображения base64 в локальный файл.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images from text prompts using the WellAPI gpt-image-2 model.…»
Generate images from text prompts using the WellAPI gpt-image-2 model. Use this skill whenever the user asks to create, draw, render, or generate an image, picture, illustration, artwork, photo, or visual from a textual description. Handles API key onboarding, authenticated requests to https://wellapi.ai/v1/images/generations, and decoding the returned base64 image into a local file.
Генерация изображений по текстовым запросам с использованием модели WellAPI gpt-image-2.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 6. 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 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, 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
- 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1713 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.