BC Headshot
Генерирует профессиональные AI-портреты руководителя на основе 1-3 эталонных изображений с помощью Nano Banana Pro, размещенные в Downloads для просмотра. ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА портрет, фото профиля, аватар, мое фото, фото для LinkedIn, изображение профиля, новый портрет, портрет, сгенерировать мое фото, профессиональное фото, повседневный портрет, обновить фото профиля. НЕ ДЛЯ общего искусства или диаграмм (Art), изображений руководителя, не являющихся портретами (Art с эталонными изображениями), видеоаватаров (HyperFrames), портретов кого-либо еще.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates professional AI headshots of the principal via Nano Banana P…»
Generates professional AI headshots of the principal via Nano Banana Pro from 1-3 reference images, staged to Downloads for review. USE WHEN headshot, profile picture, avatar, photo of me, LinkedIn photo, profile image, new headshot, portrait, generate my photo, professional photo, casual headshot, update profile pic. NOT FOR general art or diagrams (Art), non-headshot images of the principal (Art with reference images), video avatars (HyperFrames), headshots of anyone else.
Скилл генерирует профессиональные портреты через Nano Banana Pro по 1–3 референсам и складывает результат в Downloads. Обещает работать на фото, аватарки, LinkedIn-снимки и профпортреты пользователя.
Оценка B с качеством 86 — приличный результат. Критических ошибок нет, линтер молчит, безопасность на максимуме. Вот только процесс-скор упал до 54: скилл содержит 6 файлов и 1 скрипт, но явно не блещет оптимизацией. На песочнице и реальных моделях не проверялся, поэтому неизвестно, насколько Nano Banana Pro справляется с разными лицами и освещением. Работает со всеми популярными платформами — от Claude до DeepSeek.
Ставить стоит, если вам нужны быстрые портреты для профиля и вы готовы рискнуть неизвестностью на практике. Если требуется гарантия качества — дождитесь прогонов на реальных моделях.
Генерирует профессиональные AI-портреты руководителя на основе 1-3 эталонных изображений с помощью Nano Banana Pro, размещенные в Downloads для просмотра.
Как процесс C 54/100 · 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "evals"
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1327 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.