AD virtual-try-on-product-image-generation
Использует AI Hive Nano Banana Pro для объединения авторизованных изображений взрослых моделей и авторизованных изображений SKU одежды для создания проверяемых изображений виртуальной примерки, фиксируя личность и пропорции тела, фасон и текстуру одежды, наложение и композицию для электронной коммерции. Используйте, когда продавцы модной одежды и команды брендов нуждаются в авторизованной примерке для взрослых с помощью ИИ, виртуальной примерке, изображениях одежды на модели, визуализации нарядов, фотографиях товаров одежды или активах для листинга на Amazon, Taobao, Tmall, JD, Douyin, Xiaohongshu, TikTok Shop и Shopify; результаты являются визуальными превью, а не гарантией реального размера или посадки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 AI Hive Nano Banana Pro 将已授权成年模特图与已授权服装 SKU 图组合成可审核的虚拟试穿商品图，锁定人物身份与身…»
用 AI Hive Nano Banana Pro 将已授权成年模特图与已授权服装 SKU 图组合成可审核的虚拟试穿商品图，锁定人物身份与身体比例、服装版型与纹理、层叠遮挡和电商构图。Use when fashion sellers and brand teams need authorized adult AI try-on, virtual fitting, apparel-on-model images, outfit visualization, clothing product photos or listing assets for Amazon, Taobao, Tmall, JD, Douyin, Xiaohongshu, TikTok Shop and Shopify; outputs are visual previews, not real sizing or fit guarantees.
Использует AI Hive Nano Banana Pro для объединения авторизованных изображений взрослых моделей и авторизованных изображений SKU одежды для создания…
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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 38/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1259 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.