AC nano-banana-2-product-image
Используйте Nano Banana 2 для создания изображений продуктов, которые можно использовать для предложений, запуска новых продуктов и маркетинговых тестов, организуя факты о товаре, визуальные якоря, ракурсы, освещение, материалы и пропорции для каналов в принимаемые коммерческие изображения. Используйте этот навык для фотографий продуктов Nano Banana 2, создания изображений продуктов, товарных изображений, изображений на белом фоне, изображений в сценариях, 3D-рендеринга продуктов, packshot, hero shot, визуальных материалов для новых продуктов, товарных материалов для Taobao, Tmall, JD, Douyin, Xiaohongshu, Amazon, Shopify; можно начать с текста или заблокировать внешний вид продукта с помощью авторизованного эталонного изображения, сгенерировано с помощью AI Hive.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 Nano Banana 2 制作可用于提案、上新和营销测试的产品图，把商品事实、外观锚点、镜头、布光、材质和渠道比例组织成可验收的商业…»
使用 Nano Banana 2 制作可用于提案、上新和营销测试的产品图，把商品事实、外观锚点、镜头、布光、材质和渠道比例组织成可验收的商业画面。Use this skill for Nano Banana 2 product photography、产品图生成、商品图、白底图、场景图、产品渲染、packshot、hero shot、新品视觉、淘宝天猫京东抖音小红书亚马逊 Shopify 商品素材；可从文字开始，也可用授权参考图锁定产品外观，通过 AI Hive 生成。
Используйте Nano Banana 2 для создания изображений продуктов, которые можно использовать для предложений, запуска новых продуктов и маркетинговых тестов…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 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 520 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 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 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.