AC vibesku
CLI для VibeSKU — платформы автоматизации креативов на базе ИИ, которая масштабно превращает фотографии товаров SKU в профессиональные визуальные материалы для электронной коммерции и готовые описания для маркетплейсов. Используйте, когда пользователь хочет: (1) создавать баннеры, инфографику с разнесенными компонентами, наборы постеров для страниц описания или тексты для листингов из фотографий товаров через командную строку, (2) аутентифицироваться в VibeSKU (вход через браузер или API-ключ), (3) просматривать или инспектировать шаблоны генерации (ecom-hero, kv-image-set, exploded-view, listing), (4) дорабатывать сгенерированные ИИ результаты с помощью инструкций по редактированию, (5) экспортировать/скачивать изображения и текстовые результаты, (6) выполнять пакетную генерацию по каталогу товаров, (7) управлять кредитами (проверять баланс, покупать, погашать), (8) настраивать параметры CLI. Активируется при упоминании «vibesku», «product visuals», «SKU photos», «ecommerce images», «hero banner», «listing copy», «product image generation», «batch generation», «VisionKV», «exploded view», «product infographic», «component breakdown», «technical diagram» или любого рабочего процесса VibeSKU CLI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CLI for VibeSKU — an AI-powered creative automation platform that turn…»
CLI for VibeSKU — an AI-powered creative automation platform that turns product SKU photos into professional e-commerce visuals and marketplace-ready copy at scale. Use when the user wants to: (1) generate hero banners, exploded-view infographics, detail page poster sets, or listing copy from product photos via the command line, (2) authenticate with VibeSKU (browser login or API key), (3) browse or inspect generation templates (ecom-hero, kv-image-set, exploded-view, listing), (4) refine AI-generated outputs with edit instructions, (5) export/download image and text results, (6) run batch generation across a product catalog, (7) manage credits (check balance, purchase, redeem), (8) configure CLI settings. Triggers on mentions of "vibesku", "product visuals", "SKU photos", "ecommerce images", "hero banner", "listing copy", "product image generation", "batch generation", "VisionKV", "exploded view", "product infographic", "component breakdown", "technical diagram", or any VibeSKU CLI workflow.
CLI для VibeSKU — платформы автоматизации креативов на базе ИИ, которая масштабно превращает фотографии товаров SKU в профессиональные визуальные материалы…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 12. 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 62/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1831 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1007: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.