AC nano-banana-pro-product-image
Создавайте с помощью Nano Banana Pro продуктовые фотографии и комплекты изображений товаров, соответствующие бренду, включая каталожные снимки, основные имиджевые изображения, изображения в контексте, детализированные снимки, комплекты, варианты по цвету SKU и материалы для запуска новых продуктов. Используйте этот навык для изображений продуктов Nano Banana Pro, ИИ-фотографии товаров, основных изображений для Taobao Tmall JD, листингов Amazon, изображений товаров Shopify, рендеринга продуктов, пакетной обработки SKU и визуальных материалов для новых продуктов; генерируйте их через AI-HIVE, загрузив референсные изображения продукта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 Nano Banana Pro 制作品牌一致的产品摄影与电商商品套图，包括目录图、质感主视觉、场景图、细节图、套装组合、颜色SKU和渠…»
使用 Nano Banana Pro 制作品牌一致的产品摄影与电商商品套图，包括目录图、质感主视觉、场景图、细节图、套装组合、颜色SKU和渠道上新素材。Use this skill for Nano Banana Pro product images、AI商品摄影、淘宝天猫京东主图、Amazon Listing、Shopify商品图、产品渲染、SKU批量和新品视觉；通过 AI Hive 上传产品参考图并生成。
Создавайте с помощью Nano Banana Pro продуктовые фотографии и комплекты изображений товаров, соответствующие бренду, включая каталожные снимки, основные…
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:94Скрипт 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 493 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 206 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.