SKILLEMALL.ai

AB lookbook-series-generator

Создайте каталог из 4-8 модных образов с одной моделью, одной студией и разным нарядом в каждом кадре — связно, как на настоящей фотосессии. Как это работает: 1. Фиксирует лицо и позу модели 2. Выбирает общий фон, освещение и цветокоррекцию 3. Создает N различных нарядов с указанием материалов и аксессуаров 4. Последовательно рендерит каждый кадр с зафиксированным лицом 5. Выводит N изображений как единый каталог

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a 4-8 image fashion lookbook with one model, one studio, and…»

Generate a 4-8 image fashion lookbook with one model, one studio, and a different outfit per shot — coherent like a real photo shoot. How it works: 1. Locks the model's face and pose framing 2. Picks the shared background, lighting, and color grade 3. Drafts N distinct outfits with material and accessory specifics 4. Renders each shot sequentially with face stability locked 5. Outputs N images as a cohesive lookbook series

genspark Agent Skills автор: Genspark 1 файл тело ≈ 2 518 токенов Открыть источникgenspark.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте каталог из 4-8 модных образов с одной моделью, одной студией и разным нарядом в каждом кадре — связно, как на настоящей фотосессии.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 1. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2518 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 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.