BD stable-diffusion-image-generation
Современная генерация изображений из текста с помощью моделей Stable Diffusion через HuggingFace Diffusers. Используйте при генерации изображений из текстовых подсказок, выполнении преобразования изображений в изображения, inpainting или создании пользовательских конвейеров диффузии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models…»
State-of-the-art text-to-image generation with Stable Diffusion models via HuggingFace Diffusers. Use when generating images from text prompts, performing image-to-image translation, inpainting, or building custom diffusion pipelines.
Современная генерация изображений из текста с помощью моделей Stable Diffusion через HuggingFace Diffusers.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/advanced-usage.md:201Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, Stab…ine
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:143Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `Stab…ine` | Image-to-image |
таблица
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 234 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (stable-diffusion-image-generation) не совпадает с папкой (stable-diffusion)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3100 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 234 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (25 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.