AC shortart-image-generator
Генерация изображений с использованием платформы ShortArt AI в трех режимах: (1) Генерация изображений по тексту и из изображения для создания общего художественного контента, (2) Изображения для электронной коммерции для фотографий продуктов и списков Amazon, (3) Генерация изображений на основе шаблонов с настраиваемыми параметрами. ТРЕБУЕТСЯ: переменная среды SHORTART_API_KEY (получить с https://shortart.ai/home). Используйте, когда пользователи явно запрашивают: создание изображений, рисование, генерацию картинок, создание художественных работ, изображений продуктов, изображений костюмов, изображений по шаблонам или создание визуального контента с помощью ShortArt. Триггеры: 生成图片, 画一张, 帮我画, 制作图片, 套图, 生成套图, 主图, 商品主图, 模版生图, 用模版生成图片, 推荐模版, generate image, create image, draw, visualize, suit image, product main image, template image generation, image-to-image, 以图生图.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate images using ShortArt AI platform with three modes: (1) Text-…»
Generate images using ShortArt AI platform with three modes: (1) Text-to-image and image-to-image generation for general artwork creation, (2) E-commerce suit images for product photography and Amazon listings, (3) Template-based image generation with customizable parameters. REQUIRES: SHORTART_API_KEY environment variable (get from https://shortart.ai/home). Use when users explicitly request: creating images, drawing, generating pictures, making artwork, product images, suit images, template images, or visual content creation using ShortArt. Triggers on: 生成图片, 画一张, 帮我画, 制作图片, 套图, 生成套图, 主图, 商品主图, 模版生图, 用模版生成图片, 推荐模版, generate image, create image, draw, visualize, suit image, product main image, template image generation, image-to-image, 以图生图.
Генерация изображений с использованием платформы ShortArt AI в трех режимах: (1) Генерация изображений по тексту и из изображения для создания общего…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 465 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 752 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.