AB image-edit-runcomfy
Редактирование изображений в RunComfy. Этот навык редактирования изображений преобразует существующее изображение — замена фона, удаление объектов, перезапись текста в изображении, замена области на основе маски или любая другая задача редактирования изображений — путем маршрутизации запроса на редактирование изображения к нужной модели в каталоге RunComfy. Редактирование изображений поддерживает редактирование одного изображения, пакетное редактирование изображений (до 20), редактирование с несколькими ссылками и редактирование на основе маски с разрешением до 4K. Вызывает `runcomfy run <model>/edit` через локальный CLI RunComfy. Активируется по запросам «image edit», «edit image», «image-to-image», «i2i», «image editing», «swap background», «remove object», «rewrite headline» или любому явному запросу на редактирование изображения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Image edit on RunComfy. This image edit skill transforms an existing i…»
Image edit on RunComfy. This image edit skill transforms an existing image — background swap, object removal, in-image text rewrite, mask- driven region replacement, or any other image edit task — by routing the image edit request to the right model in the RunComfy catalog. Image edit supports single-image edit, batch image edit (up to 20), multi-reference image edit, and mask-based image edit at up to 4K. Calls `runcomfy run <model>/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "image edit", "edit image", "image-to-image", "i2i", "image editing", "swap background", "remove object", "rewrite headline", or any explicit ask to edit an image.
Редактирование изображений в RunComfy.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- 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 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 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
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3476 токенов
- 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 (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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 651 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: 87.