AC nano-banana-2
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью модели Nano Banana 2 (Imagen) от Google — новейшего ИИ для генерации высококачественных изображений. Поддерживает генерацию изображений из текста и редактирование изображений с использованием до 14 эталонных изображений. Два режима поставщика: Atlas Cloud и Google AI Studio. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет сгенерировать изображения, создать ИИ-арт, отредактировать фотографии с помощью ИИ, выполнить преобразование изображения в изображение, создать иллюстрации, сделать визуальный контент или упоминает Nano Banana, Imagen, Gemini image или генерацию изображений Google. Также срабатывает, когда пользователи просят создать спрайты, миниатюры, баннеры, логотипы, фотографии продуктов, концепт-арт или любой визуальный актив с помощью ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and edit images using Google's Nano Banana 2 (Imagen) model —…»
Generate and edit images using Google's Nano Banana 2 (Imagen) model — the latest high-quality image generation AI. Supports text-to-image generation and image editing with up to 14 reference images. Two provider modes: Atlas Cloud and Google AI Studio. Use this skill whenever the user wants to generate images, create AI art, edit photos with AI, do image-to-image transformation, create illustrations, make visual content, or mentions Nano Banana, Imagen, Gemini image, or Google image generation. Also trigger when users ask to create sprites, thumbnails, banners, logos, product photos, concept art, or any visual asset using AI.
Генерируйте и редактируйте изображения с помощью модели Nano Banana 2 (Imagen) от Google — новейшего ИИ для генерации высококачественных изображений.
Как процесс C 51/100 · 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: 3. 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 51/100
- 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 (nano-banana-2) не совпадает с папкой (nano-banana-2-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2865 токенов
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 634 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.