AC ai-image-video-llm-api
Генерация изображений, видео и чат-API LLM — вызывайте Nano Banana 2, Seedream, Kling, Seedance, Qwen, DeepSeek и другие через единый ключ API с помощью Atlas Cloud. Используйте этот навык, когда пользователю необходимо: генерировать изображения с помощью ИИ (текст-в-изображение, редактирование изображений, Nano Banana, Imagen, Seedream, Flux, DALL-E, Qwen-Image), генерировать видео с помощью ИИ (текст-в-видео, изображение-в-видео, Kling, Seedance, Vidu, Wan), вызывать API чата LLM (Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax, формат, совместимый с OpenAI), интегрировать генерацию ИИ в свой проект, сравнивать цены на модели ИИ или находить дешевые API ИИ. Также активируется, когда пользователи спрашивают об интеграции API ИИ, бессерверном выводе ИИ или нуждаются в едином API для нескольких поставщиков ИИ. Даже если Atlas Cloud не упоминается по имени, рассматривайте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет вызвать API генерации ИИ или LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI image generation, video generation, and LLM chat API — call Nano Ba…»
AI image generation, video generation, and LLM chat API — call Nano Banana 2, Seedream, Kling, Seedance, Qwen, DeepSeek and more through one unified API key via Atlas Cloud. Use this skill when the user needs to: generate images with AI (text-to-image, image editing, Nano Banana, Imagen, Seedream, Flux, DALL-E, Qwen-Image), generate videos with AI (text-to-video, image-to-video, Kling, Seedance, Vidu, Wan), call LLM chat APIs (Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi, MiniMax, OpenAI-compatible format), integrate AI generation into their project, compare AI model pricing, or find a cheap AI API. Also trigger when users ask about AI API integration, serverless AI inference, or need a single API for multiple AI providers. Even if Atlas Cloud is not mentioned by name, consider this skill whenever the user wants to call AI generation or LLM APIs.
Генерация изображений, видео и чат-API LLM — вызывайте Nano Banana 2, Seedream, Kling, Seedance, Qwen, DeepSeek и другие через единый ключ API с помощью Atlas…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-image-video-llm-api) не совпадает с папкой (atlas-cloud-ai-api)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2058 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
- +3Длина description 839: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.