SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC lookdev-auto

Автоматизированная визуальная настройка: модель оценки изображений или видео оценивает отрисованные варианты в цикле. Отрисуйте несколько помеченных вариантов в один артефакт, попросите модель оценить их и предложить лучшие значения, отрисуйте предложения, попросите выбрать лучший вариант, повторяйте до достижения результата — модель выступает в роли глаза, вы управляете циклом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated visual tuning: a vision or video model rates rendered varian…»

Automated visual tuning: a vision or video model rates rendered variants in a loop. Render several labeled variants into one artifact, ask the model to rate them and suggest better values, render the suggestions, ask it to pick the best, repeat until good — the model is the eye, you run the loop.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 1 файл тело ≈ 1 278 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Автоматизированная визуальная настройка: модель оценки изображений или видео оценивает отрисованные варианты в цикле.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторGitHubМедиа и видеоИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: agentic-awesome-skills, agentic-awesome-skills

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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_type"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source_repo"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

    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: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1278 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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 297 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.