AC gpt-image-2-product-retouch
Используйте GPT Image 2 для точной ретуши товарной фотографии, включая удаление пыли и царапин, исправление краев, контроль бликов, улучшение текстуры, калибровку цвета, организацию упаковки и пакетную унификацию студийной съемки, одновременно защищая структуру товара и фактическую информацию на этикетке. Используйте этот навык для ретуши товаров с помощью GPT Image 2, профессиональной ретуши товаров с помощью ИИ, постобработки для электронной коммерции, постобработки товарной фотографии, удаления дефектов, бликов на металле и стекле, восстановления упаковки, унификации SKU и пакетной ретуши; редактируйте исходные изображения через AI Hive.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 GPT Image 2 对商品摄影进行保真精修，包括除尘划痕、边缘修复、反光控制、材质增强、颜色校准、包装整理和批量棚拍统一，同时保护…»
使用 GPT Image 2 对商品摄影进行保真精修，包括除尘划痕、边缘修复、反光控制、材质增强、颜色校准、包装整理和批量棚拍统一，同时保护商品结构与标签事实。Use this skill for GPT Image 2 product retouching、AI商品精修、电商修图、产品摄影后期、去瑕疵、金属玻璃反光、包装修复、SKU统一和批量修图；通过 AI Hive 编辑原图。
Используйте GPT Image 2 для точной ретуши товарной фотографии, включая удаление пыли и царапин, исправление краев, контроль бликов, улучшение текстуры…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/imagegen.py:89Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 5. 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 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: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 527 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 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.