BF nano-banana-2-runcomfy
Nano Banana 2 на RunComfy. Nano Banana 2 — это модель Google для преобразования текста в изображение из семейства Gemini, оптимизированная для скорости: быстрая итерация, предсказуемое кадрирование, рендеринг типографики в изображении, опциональный веб-контекст. Этот навык вызывает Nano Banana 2 через RunComfy CLI: `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image`. Nano Banana 2 — это подходящий вариант Nano Banana для маркетинговых черновиков, миниатюр для социальных сетей и пакетных вариантов. Активируется по фразам «nano banana», «nano-banana», «nano banana 2», «nano-banana-2», «Google Nano Banana», «Gemini image» или любому явному запросу на генерацию с помощью Nano Banana.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Nano Banana 2 on RunComfy. Nano Banana 2 is Google's flash-tier text-t…»
Nano Banana 2 on RunComfy. Nano Banana 2 is Google's flash-tier text-to-image model in the Gemini family — fast iteration, predictable framing, in-image typography rendering, optional web-grounded context. This skill calls Nano Banana 2 through the RunComfy CLI: `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image`. Nano Banana 2 is the right Nano Banana variant for marketing drafts, social thumbnails, and batch variants. Triggers on "nano banana", "nano-banana", "nano banana 2", "nano-banana-2", "Google Nano Banana", "Gemini image", or any explicit ask to generate with Nano Banana.
Nano Banana 2 на RunComfy.
Как процесс F 59/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../nano-banana-edit
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../nano-banana-edit - 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 59/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../nano-banana-edit
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3040 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
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 585 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.