SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB create-video-seedance-2-fal

Сгенерируйте один вертикальный видеоклип длиной 4-15 секунд с помощью ByteDance Seedance 2.0 (от референса к видео) через fal.ai, для кадров без реалистичного лица (герой продукта, продукт в движении, пустая сцена). Мульти-референсное изображение (продукт + окружение), фоновый звук, внутренняя обработка мульти-кадров в одном рендере, по умолчанию 720p. Маршрутизируется через прокси GooseWorks FAL (зачисляется на ваши кредиты GooseWorks). Seedance отказывается от фотореалистичных лиц, поэтому говорящие головы и авторы идут в creator-h3 / video-h3max.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a single 4-15s vertical video clip with ByteDance Seedance 2.…»

Generate a single 4-15s vertical video clip with ByteDance Seedance 2.0 reference-to-video via fal.ai, for shots with no realistic face (a product hero, a product in motion, an empty set). Multi-image reference (product + setting), ambient audio, internal multi-cut handling within one render, 720p by default. Routes through the GooseWorks FAL proxy (charged to your GooseWorks credits). Seedance refuses photoreal faces, so talking heads and creators go to creator-h3 / video-h3max.

athina-ai/goose-skills Agent Skills автор: athina-ai 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 6 045 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Сгенерируйте один вертикальный видеоклип длиной 4-15 секунд с помощью ByteDance Seedance 2.0 (от референса к видео) через fal.ai, для кадров без реалистичного…

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМедиа 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
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: create-video-seedance-2-fal (gooseworks-ai/goose-skills)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/media_proxy.py:100
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6045 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "superseded_by"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 89): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6045 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 53, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.