SKILLEMALL.ai

AB model-from-reference

Создайте 3D-модель здания, объекта или сцены в 3D-приложении (Blender, Maya или Houdini) так, чтобы она соответствовала референсному фото — как это делает 3D-художник: измерьте фото, настройте камеру, создайте серые формы, пока силуэт и пропорции не совпадут, затем добавьте детали, материалы и свет. Используйте для "смоделируй этот дом / объект / комнату в Blender по этому фото", "воспроизведи это в 3D", "сделай 3D-версию этой картинки", "сопоставь этот референс в Blender".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Model a building, object or set in a 3D app (Blender, Maya or Houdini)…»

Model a building, object or set in a 3D app (Blender, Maya or Houdini) so that it matches a reference photo — the way a 3D artist does it - measure the photo, match the camera, block out grey shapes until the silhouette and proportions match, THEN details, THEN materials and light. Use for "model this house / object / room in Blender from this photo", "rebuild this in 3D", "make a 3D version of this picture", "match this reference in Blender".

szprivate/agentY Agent Skills автор: szprivate 1 файл тело ≈ 3 258 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 36 ч назад

Создайте 3D-модель здания, объекта или сцены в 3D-приложении (Blender, Maya или Houdini) так, чтобы она соответствовала референсному фото — как это делает…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторBlenderДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 72/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3258 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.