AC covercraft-skill
Используйте этот навык, когда пользователь хочет анализировать, проектировать, оптимизировать, воссоздавать по духу или массово производить миниатюры/обложки для Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin, WeChat Channels, статей в публичных аккаунтах, курсов, ИИ-инструментов, интеллектуальной собственности, контента продуктов. Навык создает брифинги для обложек с приоритетом стратегии, подсказки для генерации изображений без текста, спецификации макета для конкретной платформы, указания по созданию активов, соответствующих портрету, варианты A/B, технический контроль качества и планы итераций. Он изучает визуальную логику на основе референсов без копирования защищенных дизайнов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user wants to analyze, design, optimize, recre…»
Use this skill when the user wants to analyze, design, optimize, recreate-in-spirit, or batch-produce thumbnails/covers for Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin, WeChat Channels, public-account articles, courses, AI tools, knowledge IP, or product content. The skill produces strategy-first cover briefs, no-text image-generation prompts, platform-specific layout specs, portrait-consistent asset directions, A/B variants, technical QC, and iteration plans. It learns visual logic from references without copying protected designs.
Используйте этот навык, когда пользователь хочет анализировать, проектировать, оптимизировать, воссоздавать по духу или массово производить миниатюры/обложки…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "zh_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "language"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 337
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3301 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 18. 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
- +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 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 77 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 337 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.