AB vtl-image-analysis
Измеряет композиционную структуру в изображениях, сгенерированных ИИ, с использованием фреймворка Visual Thinking Lens (VTL). Обнаруживает смещение по умолчанию (центральное блокирование, радиальное сжатие, низкое напряжение) и генерирует целевые повторные запросы с помощью настраиваемых операторов. Запускается после генерации изображения для диагностики и улучшения качества композиции.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Measure compositional structure in AI-generated images using the Visua…»
Measure compositional structure in AI-generated images using the Visual Thinking Lens (VTL) framework. Detects default-mode bias (center lock, radial collapse, low tension) and generates targeted re-prompts via configurable operators. Run after image generation to diagnose and improve compositional quality.
Измеряет композиционную структуру в изображениях, сгенерированных ИИ, с использованием фреймворка Visual Thinking Lens (VTL).
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Опасные команды
cmd-eval-dynamicscripts/vtl_regen.py:39Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного вводаreturn bool(eval(compile(tree, "<trigger>", "eval"), {"__builtins__": {}}, allowed_names))
Просканировано файлов: 8. 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 66/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 975 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.