BC render-3d-character-explainer
Соберите рекламный анимированный видеоролик с объяснением персонажа (~77 с, 9:16, любой художественный стиль: 3D в стиле Pixar, пластилиновая анимация, аниме, бумажная аппликация, фетр) на основе списка «N типов X»: один повторяющийся человеческий протагонист плюс один персонаж-маскот для каждого пункта списка. На основе предоставленных клипов для каждой сцены, таблицы времени сцен и озвучки, он обрезает, нормализует, объединяет и микширует их, повторно используя аудио исходной рекламы (изменение стиля) или свежий голос за кадром для каждой сцены поверх музыкальной подложки (оригинал), зацикливает ключевой кадр сцены, если клип не удался, и в конце накладывает субтитры. Бесплатная, детерминированная сборка (Python и ffmpeg, без платных вызовов); рецепт предоставляет клипы, ключевые кадры, аудио и субтитры. Используйте для формата 3d-character-explainer.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assemble an animated character-explainer video ad (~77s, 9:16, any art…»
Assemble an animated character-explainer video ad (~77s, 9:16, any art style: Pixar-style 3D, claymation, anime, paper-cut, felt) on an "N types of X" listicle spine: one recurring human protagonist plus one persona character per list item. Given per-scene clips, a scene timing table and narration, it trims, normalises, concatenates and mixes them, reusing the source ad's audio (restyle) or fresh per-scene voiceover over a music bed (original), loops a scene's keyframe when its clip failed, and burns captions last. Free, deterministic assembly (Python and ffmpeg, no paid calls); the recipe supplies the clips, keyframes, audio and captions. Use for the 3d-character-explainer format.
Соберите рекламный анимированный видеоролик с объяснением персонажа (~77 с, 9:16, любой художественный стиль: 3D в стиле Pixar, пластилиновая анимация, аниме…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2050 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 690 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.