AC morpheus-fashion-design
Создание профессиональных рекламных изображений с помощью ИИ-моделей, держащих/носящих продукты. ✅ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Нужно изображение человека/модели ВМЕСТЕ с продуктом - Создание модной рекламы, продуктовых кампаний, коммерческой фотографии - Нужно постоянство лица модели на нескольких снимках - Нужна симуляция профессионального освещения/камеры - Входные данные: изображение продукта + ссылка на модель (или каталог) ❌ НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Простое редактирование/изменение существующего изображения → используйте nano-banana-pro - Снимок только продукта без человека → используйте nano-banana-pro - Геройское изображение уже есть, нужны вариации → используйте multishot-ugc - Нужно видео, а не изображение → используйте veed-ugc после генерации изображения - Получение продукта по URL с профилем бренда → используйте ad-ready вместо этого ВЫВОД: Одно высококачественное изображение PNG (разрешение 2K-4K)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate professional advertising images with AI models holding/wearin…»
Generate professional advertising images with AI models holding/wearing products. ✅ USE WHEN: - Need a person/model in the image WITH a product - Creating fashion ads, product campaigns, commercial photography - Want consistent model face across multiple shots - Need professional lighting/camera simulation - Input: product image + model reference (or catalog) ❌ DON'T USE WHEN: - Just editing/modifying an existing image → use nano-banana-pro - Product-only shot without a person → use nano-banana-pro - Already have the hero image, need variations → use multishot-ugc - Need video, not image → use veed-ugc after generating image - URL-based product fetch with brand profile → use ad-ready instead OUTPUT: Single high-quality PNG image (2K-4K resolution)
Создание профессиональных рекламных изображений с помощью ИИ-моделей, держащих/носящих продукты.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2046 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 760 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.