AC image-search
Визуальный поиск изображений через Google Lens с помощью SerpAPI. Идентифицируйте объекты, достопримечательности, товары, растения, животных, произведения искусства, логотипы или любые визуальные сущности по изображению. Возвращает визуальные совпадения, идентификацию сущностей, информацию о продуктах с ценами и связанный контент. Используйте, когда: (1) пользователь отправляет изображение и спрашивает "что это?", (2) пользователь хочет найти похожие изображения или товары, (3) пользователь хочет идентифицировать достопримечательность/растение/животное/продукт по фотографии, (4) пользователю нужно проверить происхождение изображения или найти версии с более высоким разрешением, (5) пользователь просит найти, где купить что-то, показанное на изображении. Требуется переменная среды SERPAPI_KEY.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Visual image search using Google Lens via SerpAPI. Identify objects, l…»
Visual image search using Google Lens via SerpAPI. Identify objects, landmarks, products, plants, animals, artwork, logos, or any visual entity from an image. Returns visual matches, entity identification, product info with prices, and related content. Use when: (1) user sends an image and asks "what is this?", (2) user wants to find similar images or products, (3) user wants to identify a landmark/plant/animal/product from a photo, (4) user needs to verify image origin or find higher resolution versions, (5) user asks to find where to buy something shown in an image. Requires SERPAPI_KEY env var.
Визуальный поиск изображений через Google Lens с помощью SerpAPI.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
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: 4. 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 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 824 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 604 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.