SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC taste-distillation

Измеряет набор эталонных видео в многоразовый пакет стилей — цветокоррекцию в виде 3D LUT, ритм монтажа в виде распределения длительности кадров, основные кадры, наложения для смешивания экрана и спецификацию текста для генеративной модели. Используйте, когда пользователь хочет запечатлеть вид эталонного видеоматериала, создать повторяемый вид, создать активы из эталонов или воспроизвести грейд и темп кого-либо.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Measure a set of reference videos into a reusable style pack - colour…»

Measure a set of reference videos into a reusable style pack - colour grade as a 3D LUT, cut rhythm as a shot-length distribution, hero stills, screen-blend overlay plates, and a text spec for a generative model. Use when the user wants to capture the look of reference footage, build a repeatable look, mint assets from references, or reproduce someone's grade and pacing.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 15 файлов · 12 скриптов тело ≈ 2 162 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Измеряет набор эталонных видео в многоразовый пакет стилей — цветокоррекцию в виде 3D LUT, ритм монтажа в виде распределения длительности кадров, основные…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникРазработкаДанные и аналитикаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 15. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2162 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 373 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 11 скриптов; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Из них 8 не дошли до работы, и об их поведении мы ничего не узнали.

    scripts/distill.pyне запустился: distill.py: error: the following arguments are required: --genre
    scripts/mint.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
    scripts/taste/assemble.pyне запустился: ImportError: attempted relative import with no known parent package
    scripts/taste/cadence.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
    scripts/taste/falapi.pyничего за пределами своей папки
    scripts/taste/frames.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
    scripts/taste/grade.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
    scripts/taste/pack.pyничего за пределами своей папки
    scripts/taste/plates.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
    scripts/taste/render3d.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
    scripts/taste/timeline.pyничего за пределами своей папки

    6 окт. 2026 г.