AC tandian-image-skills
Навык обработки изображений для локальных обзоров заведений. Принимает изображения из локальных сценариев, таких как магазины, рестораны, торговые центры, кофейни, случайным образом выбирает одно из предопределенных URL-адресов моделей в качестве референса для персонажа или использует URL-адрес модели, явно предоставленный пользователем, вызывает gpt-image-2 от Replicate для редактирования изображения, а затем вызывает SeedVR2 для увеличения разрешения до HD. Используется, когда пользователь упоминает изображения из обзоров заведений, синтез сценариев магазинов, размещение моделей в сценариях магазинов, миграцию персонажей-моделей, редактирование изображений Replicate, увеличение SeedVR2.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地生活探店图像处理 skill。接收门店、餐饮、商场、咖啡店等本地生活场景图，默认从预置模特 URL 配置随机选择一张作为人物参考，或由用…»
本地生活探店图像处理 skill。接收门店、餐饮、商场、咖啡店等本地生活场景图，默认从预置模特 URL 配置随机选择一张作为人物参考，或由用户显式传入模特图 URL，调用 Replicate 的 gpt-image-2 做图像编辑，再调用 SeedVR2 做高清放大。用户提到探店图、门店场景合成、模特放入店铺场景、美女角色迁移、Replicate 图像编辑、SeedVR2 放大时使用。
Навык обработки изображений для локальных обзоров заведений.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 721 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 194 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.