SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB nano-banana-pro

Генерируйте и редактируйте изображения с помощью API Google Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image). Используйте, когда пользователь просит сгенерировать, создать, отредактировать, модифицировать, изменить, преобразовать или обновить изображения. Также используйте, когда пользователь ссылается на существующий файл изображения и просит изменить его каким-либо образом (например, "изменить это изображение", "изменить фон", "заменить X на Y"). Поддерживает генерацию изображений по текстовому описанию и редактирование изображений по изображению с настраиваемым разрешением (по умолчанию 1K, 2K или 4K для высокого разрешения). НЕ читайте файл изображения сначала — используйте этот навык напрямую с параметром --input-image.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate and edit images using Google's Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro…»

Generate and edit images using Google's Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) API. Use when the user asks to generate, create, edit, modify, change, alter, or update images. Also use when user references an existing image file and asks to modify it in any way (e.g., "modify this image", "change the background", "replace X with Y"). Supports both text-to-image generation and image-to-image editing with configurable resolution (1K default, 2K, or 4K for high resolution). DO NOT read the image file first - use this skill directly with the --input-image parameter.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 2 071 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Генерируйте и редактируйте изображения с помощью API Google Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image).

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:16
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
      заглушка

    Просканировано файлов: 2. 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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nano-banana-pro) не совпадает с папкой (morfeo-nano-banana-pro)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2071 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 565 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.