BC kandinsky
Генерация изображений и видео через Kandinsky API (модели Kandinsky K6/K5, GigaAvatar). Используй, когда пользователь просит "сгенерируй картинку", "нарисуй", "перерисуй (i2i)", "оживи картинку", "сделай видео из фото или по тексту", "апскейл/увеличь картинку", "озвучь аватар". Покрывает t2i, i2i, super-resolution (×2/×4), t2v (text-to-video), i2v (image-to-video, lite/sd/hd) и giga_avatar (фото+аудио → говорящий аватар). Триггеры: Kandinsky, Кандинский, Kandinsky API, K6, K5, t2i, i2i, t2v, i2v, апскейл, оживить, аватар.
Генерация изображений и видео через Kandinsky API (модели Kandinsky K6/K5, GigaAvatar).
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:215Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s "$BASE/tasks/abc123" -H "Authorization: Bearer $KANDINSKY_API_KEY"
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:219Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s "$BASE/tasks/abc123/result" -H "Authorization: Bearer $KANDINSKY_API_KEY" -o out.png
Просканировано файлов: 1. 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 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2423 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +2Инструкции двуязычные (RU + EN)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.