AC gpt-image-2-runcomfy
GPT Image 2 на RunComfy. GPT Image 2 (OpenAI ChatGPT Images 2.0) — самая мощная доступная модель для рендеринга текста: встроенный текст, логотипы, вывески, многоязычная типографика и высокоточная компоновка. Этот навык вызывает GPT Image 2 через RunComfy CLI: `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` (или `/edit`). GPT Image 2 имеет 3 фиксированных размера и поддерживает до 10 эталонных изображений в endpoint GPT Image 2 edit. Активируется по запросам «gpt image 2», «gpt-image-2», «ChatGPT Images 2», «ChatGPT Image 2», «OpenAI Image 2», «GPT Image» или любому явному запросу на генерацию или редактирование с помощью GPT Image 2.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GPT Image 2 on RunComfy. GPT Image 2 (OpenAI ChatGPT Images 2.0) is th…»
GPT Image 2 on RunComfy. GPT Image 2 (OpenAI ChatGPT Images 2.0) is the strongest text-rendering image model available — embedded text, logos, signage, multilingual typography, and high-fidelity layout. This skill calls GPT Image 2 through the RunComfy CLI: `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` (or `/edit`). GPT Image 2 has 3 fixed sizes and supports up to 10 reference images on the GPT Image 2 edit endpoint. Triggers on "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "ChatGPT Image 2", "OpenAI Image 2", "GPT Image", or any explicit ask to generate or edit with GPT Image 2.
GPT Image 2 на RunComfy.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "emoji" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "clawdis"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), 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: 30, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3245 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 592 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.