BB talking-head-guide
Руководство по редактированию видео, основным контентом которых являются говорящие люди — говорящая голова / 口播, интервью / 访谈, лекция, учебное пособие, подкаст, курсы и другие форматы, основанные на речи. Используйте, когда пользователь хочет отредактировать речь в говорящем видео (剪口播 / 口播剪辑 / 去口癖 / очистить слова-паразиты / сгладить речь), добавить моушн-графику к говорящему видео (口播加 MG / 加动画) или добавить B-roll к говорящему видео (加 B-roll / add B-roll). Для моушн-графики используйте это вместе с активным навыком/рабочим процессом моушн-графики, доступным в текущей среде ChatCut — этот навык добавляет специфическое для речи руководство (синхронизация ритма речи, размещение с учетом кадра, защита говорящего/субтитров, проверка размещения).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide for editing videos where the primary content is people talking —…»
Guide for editing videos where the primary content is people talking — talking-head / 口播, interview / 访谈, lecture, tutorial, podcast, course content, and similar talking-driven formats. Use when the user wants speech editing on a talking video (剪口播 / 口播剪辑 / 去口癖 / clean up fillers / smooth speech), motion graphics layered onto talking video (口播加 MG / 加动画), or B-roll on a talking video (加 B-roll / add B-roll). For motion graphics specifically, use this together with the active Motion Graphics skill/workflow available in the current ChatCut environment — this skill adds talking-specific guidance (speech-rhythm timing, frame-aware placement, subject/caption protection, placement verification).
Руководство по редактированию видео, основным контентом которых являются говорящие люди — говорящая голова / 口播, интервью / 访谈, лекция, учебное пособие…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, стоимость исполнения
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 ≈ 14858 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 14858 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 206, расплывчатых формулировок: 3
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 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 Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 698 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 47 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 206 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.