AD y2k-aesthetic-generator
Генератор Y2K-эстетики для ностальгических фото начала 2000-х и 2010-х годов — воссоздайте вирусный тренд «2026 — это новый 2016» с селфи с вспышкой, образами эпохи Snapchat, низким разрешением iPhone, заколками-бабочками, осветленным макияжем и мечтательной ностальгией по фотографиям из торговых центров. Идеально подходит для TikTok, Instagram Reels, аватар, мудбордов в стиле ретро-моды, приглашений на Y2K-вечеринки, контента в стиле ностальгия-кор и редактирования в стиле 2000-х/2010-х годов через API генерации изображений Neta AI (бесплатная пробная версия на neta.art/open).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Y2K aesthetic generator for nostalgic early-2000s and 2010s throwback…»
Y2K aesthetic generator for nostalgic early-2000s and 2010s throwback photos — recreate the viral '2026 is the new 2016' trend with flash-photography selfies, Snapchat-era looks, low-res iPhone vibes, butterfly clips, frosted makeup, and dreamy mall-photo nostalgia. Perfect for TikTok, Instagram Reels, profile pics, retro fashion moodboards, Y2K party invites, nostalgia core content, and 2000s/2010s aesthetic edits via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open).
Генератор Y2K-эстетики для ностальгических фото начала 2000-х и 2010-х годов — воссоздайте вирусный тренд «2026 — это новый 2016» с селфи с вспышкой, образами…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 262 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.