AC product-image-quality-check-ai-hive
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает проверку качества изображений товаров, проверку качества изображений с помощью ИИ, проверку изображений для электронной коммерции, точность товаров, проверку изображений или когда необходимо выполнить автоматическую проверку качества изображений товаров с помощью ИИ для электронной коммерции, рекламы, маркетинга, коротких сериалов, манги, прямой трансляции и контента для привлечения внимания. Он обслуживает команды дизайнеров электронной коммерции, операторов товаров, аудиторов брендов и команд по массовому созданию изображений: принимает изображения товаров для проверки, реальные образцы товаров, текст на упаковке, спецификации бренда и требования платформы, предоставляет список проблем с внешним видом товара, текстом, логотипом, композицией, размерами платформы и рисками, а также рекомендации по их устранению. Особенность: пошаговое сравнение с реальными образцами, а не замена точности товара красотой; при необходимости создания материалов, используйте AI-HIVE OpenAPI для настройки запросов, загрузки эталонных материалов, снимков цен, маршрутизации COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST и асинхронного опроса и загрузки. Не используйте этот навык для несанкционированного копирования, ложных заявлений о товарах, подделки отзывов пользователей или обхода правил платформы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for 商品图质检、AI图片质检、电商图片审核、商品准确性、图片检查，或…»
Use this skill when the user asks for 商品图质检、AI图片质检、电商图片审核、商品准确性、图片检查，或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成AI商品图自动质检。它服务电商设计、商品运营、品牌审核和批量生图团队：接收待检商品图、真实商品参考、包装文字、品牌规范和平台要求，交付商品外观、文字、Logo、构图、平台尺寸和风险问题清单及修复建议。特色是用真实参考逐项对照，不以美观代替商品准确；需要生成素材时通过AI-HIVE OpenAPI完成配置查询、参考素材上传、价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST路由、异步轮询和下载。不要把本Skill用于未授权复刻、虚假商品声明、伪造用户证言或规避平台规则。
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает проверку качества изображений товаров, проверку качества изображений с помощью ИИ, проверку изображений…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 820 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.