BB digital-human
Создание и управление видео с AI-аватарами на основе сценария или аудиозаписи. Используйте официального или сохраненного ведущего, импортированный портрет или статичное изображение из видео. Применяется для создания цифровых людей, виртуальных аватаров, говорящих аватаров, говорящих фото, аватаров из фото, видеоаватаров, AI-ведущих, виртуальных ведущих, виртуальных спикеров, цифровых двойников людей. Выбирайте или создавайте аватар, определяйте его голос, сценарий, соотношение сторон и качество вывода. Не используйте для статичных аватаров профиля, создания игровых или 3D-персонажей, промышленных цифровых двойников, обычных B-roll, генерации видео из изображений, перевода видео, редактирования говорящих голов, только синхронизации губ или запросов только на синтез речи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and manage script- or audio-driven AI avatar videos from an off…»
Create and manage script- or audio-driven AI avatar videos from an official or saved presenter, an imported portrait, or a representative still prepared from video. Use for 数字人、数字分身、虚拟人、照片开口说话、人像口播、改稿不重拍, AI avatar, AI avatar video, avatar video, talking avatar, talking photo, photo avatar, video avatar, AI presenter, virtual presenter, virtual spokesperson, digital human, or a person's digital twin, including choosing or creating the avatar and deciding its voice, script, aspect ratio, and output quality. Do not use for a static profile-picture avatar, game or 3D character creation, an industrial digital twin, ordinary B-roll, generic image-to-video, video translation, talking-head editing, lip-sync dubbing alone, or TTS-only requests.
Создание и управление видео с AI-аватарами на основе сценария или аудиозаписи.
Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7283 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 32, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7283 токенов
- 100Шаги. Шагов: 78
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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 (8 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 746 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.