SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC nsfw-video

Генерирует ИИ-видео для зрелых творческих проектов с использованием API Wan 2.2 Spicy (LoRA-тюнинг для NSFW, настоятельно рекомендуется), Wan 2.6, Seedance 1.5, Vidu Q3-Pro и других моделей с ослабленными политиками контента через Atlas Cloud API. Предназначен для художественных и профессиональных случаев использования для взрослых (18+), включая художественные фильмы, модные видео, хореографию и зрелую анимацию. Wan 2.2 Spicy специально разработан для зрелого контента с дообучением LoRA всего за 0,03 доллара в секунду. Также включает Wan 2.6 (до 15 секунд 1080p, с аудиоуправлением), Seedance v1.5 Pro (нативное аудиовизуальное) и Vidu Q3-Pro (поддержка аниме). Поддерживает преобразование текста в видео, изображения в видео и видео в видео. Используйте этот навык, когда пользователь явно запрашивает генерацию NSFW или зрелого видео для законной взрослой творческой работы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI videos for mature creative projects using Wan 2.2 Spicy (L…»

Generate AI videos for mature creative projects using Wan 2.2 Spicy (LoRA-tuned for NSFW, top recommended), Wan 2.6, Seedance 1.5, Vidu Q3-Pro, and other models with relaxed content policies via Atlas Cloud API. Designed for adult (18+) artistic and professional use cases including artistic film, fashion video, choreography, and mature animation. Wan 2.2 Spicy is purpose-built for mature content with LoRA fine-tuning at just $0.03/s. Also includes Wan 2.6 (up to 15s 1080p, audio-guided), Seedance v1.5 Pro (native audio-visual), and Vidu Q3-Pro (anime support). Supports text-to-video, image-to-video, and video-to-video. Use this skill when the user explicitly requests NSFW or mature video generation for legitimate adult creative work.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 3 файла тело ≈ 4 393 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Генерирует ИИ-видео для зрелых творческих проектов с использованием API Wan 2.2 Spicy (LoRA-тюнинг для NSFW, настоятельно рекомендуется), Wan 2.6, Seedance…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 32): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4393 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 743 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 39 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.