BF joycreator-api
Вызов API для генерации контента платформы JoyCreator от JD Cloud Lingjing. Трехэтапный интеллектуальный конвейер: ① Понимание намерения (преобразование естественного языка в структурированный JSON) → ② Рекомендация модели (автоматический подбор оптимальной модели в зависимости от характеристик сценария) → ③ Вызов API (формирование запроса и отправка задачи). Поддерживает генерацию изображений из текста, видео из текста, видео из изображений, видео из эталонных изображений, охватывая всю линейку моделей Doubao/Hailuo/Keling/Paiwo. Необходимо использовать этот навык, когда пользователь упоминает Lingjing, JoyCreator, Doubao, Hailuo, Keling, Paiwo, генерация изображений из текста, генерация видео из текста, генерация видео из изображений, AI-рисование, AI-генерация видео, хочу нарисовать, хочу сделать видео. Пользователю не нужно указывать модель, система может рекомендовать ее автоматически.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«调用京东云灵境(Lingjing) JoyCreator 平台的 AI 生成 API。具备三阶段智能管线：① 意图理解（解析自然语言为结构化…»
调用京东云灵境(Lingjing) JoyCreator 平台的 AI 生成 API。具备三阶段智能管线：① 意图理解（解析自然语言为结构化 JSON）→ ② 模型推荐（根据场景特征自动匹配最优模型）→ ③ API 调用（构造请求并提交任务）。支持文生图、文生视频、图生视频、参考图生视频，覆盖豆包/海螺/可灵/拍我等全系列模型。当用户提到灵境、JoyCreator、豆包、海螺、可灵、拍我、文生图、文生视频、图生视频、AI绘图、AI视频生成、想画图、想做视频时，必须使用此 skill。用户无需指定模型，系统可自动推荐。
Вызов API для генерации контента платформы JoyCreator от JD Cloud Lingjing.
Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/{brand}.md
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: 9. 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: references/{brand}.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/{brand}.md
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (joycreator-api) не совпадает с папкой (lingjingtest)
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 683 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.