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crispix Agent 新更新，新加入gpt-image-2和模型偏好选择功能

阿轩
阿轩
2026-04-26 19:18
阅读 1249
阿轩
2026-04-26 19:18
阅读 1249

正文

这次更新属于是把前面说的坑给填了，花了两天实际加入了和lovart一样的模型选择功能，还接入了最新的gpt-image2，不得不说这个模型确实是达到了一个前所未有的新高度，实际体验下来是比nanobanana系列强上一大截的，唯一不足的点其实就是改图方面，长宽比不支持和其他模型一样的匹配原图尺寸 "match_input_image"（适配用户输入图片）。需要模型自主对图片判断 这个版本更新完了之后智能体实际的体验效果相比之前是好上很多的，别人也愿意用我这个平台来生图了，下面是一位学妹的感受

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另外提一嘴！！我的网站可以在搜索引擎搜到了（不知道是不是好事）

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更新展示

首页宣传

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屏幕截图 2026-04-26 170237.png

模型偏好展示（可自由选择模型）

屏幕截图 2026-04-26 163921.png

智能体部分展示

生成潮州美食攻略

屏幕截图 2026-04-25 025749.png 55ef04c7-0f7f-4941-a0bd-1b06ae335208.png

生成武汉美食攻略

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生成诡秘之主海报

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生成短剧漫画

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屏幕截图 2026-04-26 164754.png

屏幕截图 2026-04-26 164802.png

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不足之处

  1. 智能体的react基本上可以稳定满足大部分需求，但是plan模式仍然存在些许问题，比如一直停留在思考过程而不规划计划，导致一直卡在这里 屏幕截图 2026-04-26 184603.png
  2. 比较紧迫的上下文记忆问题，现在的上下文基本等同于没有，相当于说了上句没下句，是一个很迫切解决的问题。不管这方面的知识还需要多去了解，比如最近新出来的harness enginerring是一个很有必要了解的概念，这也算是整个智能体设计比较重点和含金量高的地方
  3. 功能更新skill，可以在功能上继续做一些创新，给智能体加入skill功能配置，让用户可以自由配置skill

碎碎念

距离上次更新又是差不多两个月，这两个月其实都没怎么搞这些东西？一方面要考试，一方面自己状态不好，经历了一些感情挫折，所以我花了1个月时间调整了自己的状态，去了长沙和武汉旅游，到了这几天状态才稍微回升。这一个月简历没咋投，都说金三银四，现在已经差不多快过了，现在投不知道还能不能找到呢？有时候我在想是不是自己要求太高了呢？我自认为有技术 有实力，所以要求一直都是中厂左右的档次的agent开发，但是我学历劣势，连别人本科的要求都达不到，别人看到这个其实都没什么兴趣。我说实话不甘心 不服，凭什么别人技术比我差一大截 就因为学历学校比我好就可以进入我可望而不可及的地方，我拼尽全力也赶不上别人的尾气。我也有想过通过考研提升自己的学校水平，说实话我也有过名校梦，想进入那些好大学，感受不一样的环境 氛围 体验不一样的生活，最重要的有名校这个头衔。但是经过了一轮类高考一样的考试我明白自己不是应试教育这块料，死磕应试这条路我大概率走不通。没办法很多时候人是要向一些东西妥协的，如果明知做不了还要去做那就真的是愚蠢了。。 现在4.26，打算写完帖子接着投档了，或者有大佬看上捞一捞我呗，交流技术也非常欢迎！！！

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day3-如何写出一个高质量的 Skill（组内分享） 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”，而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”，再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子，但方法是通用的。 --- 一、先想清楚：Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分： 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做，每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办，而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点：职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例：把几十条经验全塞进一个主 Prompt，改一条规则要重调整个 Prompt，评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法：先建评估，再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是： 1. 定义输出契约：什么算合法、什么算合格； 2. 建金标准集：一小批人工认可“可放行”的样本； 3. 先写评估 Skill：让它在金标准集上跑出基线； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改跑同一套评估，无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发：评估是 Skill 的单元测试，金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill：三层门禁，逐层递进 前一层不过，后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层：确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成，不消耗模型成本。 · 输出可解析； · 必填字段齐全，类型/枚举合法； · 引用目标存在，无悬空引用、无不可达节点； · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层：语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”，仍然保持确定性。 通用检查项： · 覆盖率：源材料里的关键步骤、分支、条件，输出里是否都有对应？ · 完整性：每个判断节点是否都有明确出口？有没有死胡同？ · 可达性：每条路径是否都能到达预期终点？有没有无出口循环？ · 顺序与依赖：有先后依赖的操作，是否保留了顺序？有没有被拍平成无序列表？ 例子：故障诊断转换中，检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层：LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度：忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移，不能单独放行，必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化，换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度： 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图？有没有自行发明内容？ 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留？隐式知识有没有被压成空话？ 收敛性 输出是否仍指向原目标，而不是发散？ 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用？ --- 四、金标准集：回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子，扩到 15～30 份，覆盖失败模式而非随机抽样： · 完整正例：典型流程； · 边界/异常分支：异常路径、循环、前置失败回退； · 已知易错模式：实际踩过的坑； · 留出集：不参与调优，只用于最终验收，防过拟合。 金标准不需要完美，只需要当前标准下认可可放行。 回归指标：关键路径用 pass^k（k 次全过），稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束：让批量产出可重放 · 幂等：同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致，否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动； · 隔离不阻断：单份失败进隔离队列，记录失败层和原因，不阻塞其余； · 版本绑定：规则、rubric、金标准集进 Git；每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”； · 抽样人工复核：Judge 临界样本 + 易错模式，人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅，写清：输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略； · 经验规则放 references/ 或 rules/，按失败模式分类，不要全塞进主 Prompt； · 不确定时标 needs_review: true，不要硬编看似合理的结果； · 迭代由评估报告驱动：报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式，你改对应规则文件，而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序（不要反过来） 1. 固化输出契约：Schema + 结构约束； 2. 建金标准集：从已认可的 + 最易出错的样本开始； 3. 先写评估 Skill：跑出基线报告； 4. 再迭代生成 Skill：每次修改对比逐项通过率，无退化且目标提升才算正向； 5. 批量运行 + 隔离回放：失败进队列，结束后人工抽检； 6. 评估 Skill 自身版本化：换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”：每次修改必须附评估报告对比，逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数：前两层挂了，Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt：规则按失败模式分文件，评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”，评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳，再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出，而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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