CC music-video-subtitle-generator
Для музыкантов, видеорежиссеров и редакторов социальных сетей, создающих AI-музыкальные видео или эмоциональные короткометражные фильмы с текстовой типографикой. Пользователи предоставляют музыку, тексты песен, референсы, персонажей, направление типографики, настроение или целевую платформу. Навык анализирует ритм и вокальный тайминг, разделяет референсы персонажей, сцен и текста, разрабатывает пространственную типографику, реагирующую на ритм, раскладывает длинные произведения на связанные сцены, проверяет промпты и направляет генерацию для H3 или других видеоинструментов. Он выводит концепции MV, промпты сцен, планы текстовых песен и руководство по сборке. Лучше всего подходит для стилизованных MV и музыкальных видео с субтитрами, не для обычной очистки субтитров, копирования лицензионного IP или полностью ручного постпродакшена.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«For musicians, video creators, and social-media editors producing AI m…»
For musicians, video creators, and social-media editors producing AI music videos or emotional short films with lyric typography. Users provide music, lyrics, references, characters, typography direction, mood, or target platform. The Skill analyzes beat and vocal timing, separates character, scene, and text references, designs beat-reactive spatial typography, decomposes long works into connected shots, audits prompts, and routes generation for H3 or other video tools. It outputs MV concepts, shot prompts, lyric text plans, and stitching guidance. Best for stylized MVs and subtitle-driven music visuals, not ordinary caption cleanup, licensed IP copying, or fully manual post-production editing.
Для музыкантов, видеорежиссеров и редакторов социальных сетей, создающих AI-музыкальные видео или эмоциональные короткометражные фильмы с текстовой…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "trigger-words"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 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: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3317 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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 703 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.