SKILLEMALL.ai

AB video-to-superprompt

Превращает эталонное видео в очень подробное описание для воссоздания или в промпт для вдохновения. Используется, когда пользователь предоставляет, упоминает, загружает, ссылается или указывает на видео и просит проанализировать дизайн, UI, анимацию, переходы, взаимодействия при прокрутке, типографику, цвета, ресурсы, WebGL/Three.js, повествование, поведение по разделам или создать промпт/статью, которая воссоздаёт страницу, приложение, взаимодействие или систему анимации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a reference video into a super detailed recreation or inspiration…»

Turn a reference video into a super detailed recreation or inspiration prompt. Use when the user provides, mentions, uploads, links, or points to a video and asks to analyze the design, UI, animations, transitions, scroll interactions, typography, colors, assets, WebGL/Three.js, storytelling, section-by-section behavior, or to create a prompt/article that recreates the page, app, interaction, or motion system.

MengTo/Skills Agent Skills автор: MengTo MIT 7 файлов тело ≈ 1 265 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Превращает эталонное видео в очень подробное описание для воссоздания или в промпт для вдохновения.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 7. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1265 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 413 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.