BB 3d-logo
Создайте эффект вращающейся 3D-монеты/медали из любого изображения логотипа с помощью React Three Fiber. Автоматически определяет контур логотипа, удаляет сплошные фоны (белый, черный или любой плоский цвет), создает монету с хромированным ободком, которая точно повторяет форму логотипа, и добавляет отражения окружения. Используйте, когда пользователь хочет 3D-логотип, вращающийся логотип, анимированный логотип, эффект монеты, эффект медали, анимацию логотипа или упоминает создание логотипа "в 3D" или "вращающимся". Также активируйте, когда пользователь говорит "3d-logo", "spinning coin", "logo coin", "3D badge" или хочет превратить плоское изображение в премиальный вращающийся 3D-элемент.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a 3D spinning coin/medal effect from any logo image using React…»
Create a 3D spinning coin/medal effect from any logo image using React Three Fiber. Auto-detects the logo's outline, removes solid backgrounds (white, black or any flat colour), builds a chrome-rimmed coin that follows the exact logo shape, and adds environment reflections. Use when the user wants a 3D logo, spinning logo, rotating logo, coin effect, medal effect, logo animation, or mentions making a logo "3D" or "spin." Also trigger when user says "3d-logo", "spinning coin", "logo coin", "3D badge", or wants to turn a flat image into a premium 3D rotating element.
Создайте эффект вращающейся 3D-монеты/медали из любого изображения логотипа с помощью React Three Fiber.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9898 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 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: 9, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9898 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +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
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 571 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.