BC render-food-product-sizzle
Собирает безмолвный макро-фуд-порно ролик из конфигурации — нормализует fps и SAR для ~4 фотореалистичных макро-клипов (разрыв руками, раскладка, укус, коробка крупным планом), склеивает их, применяет глобальную обработку против ИИ-зернистости (eq плюс hqdn3d плюс noise), накладывает аудио (недиегетический музыкальный фон плюс пара коротких диегетических SFX, таких как щелчок и разрыв, размещенных в отмеренных точках, loudnorm), накладывает СТАТИЧНУЮ финальную заставку полностью в PIL (реальный логотип PNG + реальный продукт PNG + заголовок в стиле наследия с засечками + CTA — никогда не используется текст, сгенерированный ИИ), и накладывает необязательные плашки с текстом засечками в ритме. Это БЕСПЛАТНЫЙ этап детерминированной сборки (нормализованное склеивание + зернистость + микс музыки и SFX + финальная заставка PIL + плашки); макро-ключевые кадры, i2v клипы и музыкальный фон берутся из create-image-fal, create-video-fal и create-music-elevenlabs. Используйте для формата фуд-порно роликов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assemble a wordless macro-tabletop food-product sizzle ad from a confi…»
Assemble a wordless macro-tabletop food-product sizzle ad from a config — normalize fps and SAR across ~4 photorealistic macro clips (hands tearing, flat lay, bite, box hero), concat them, apply a global anti-AI grain pass (eq plus hqdn3d plus noise), composite the audio (a non-diegetic instrumental music bed plus a couple of short diegetic SFX like a snap and a tear placed at measured cue points, loudnorm), composite a STATIC end card entirely in PIL (real logo PNG plus real product PNG plus a serif heritage headline plus a CTA — never AI-rendered text), and burn optional serif stat-callout pills at beats. This is the FREE deterministic assembly stage (normalized concat plus grain plus music and SFX mix plus PIL end card plus callouts); the macro keyframes, i2v clips, and music bed come from create-image-fal, create-video-fal, and create-music-elevenlabs. Use for the food-product-sizzle format.
Собирает безмолвный макро-фуд-порно ролик из конфигурации — нормализует fps и SAR для ~4 фотореалистичных макро-клипов (разрыв руками, раскладка, укус…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1188 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)
- +3Длина description 908: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.