SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD seedance-food-beverage

Создавайте видео-подсказки для продуктов питания и напитков для Seedance 2.0 на Higgsfield. Используйте, когда вы хотите получить видео о еде, контент с рецептами, промо ресторанов, рекламу напитков, видео о приготовлении пищи, ASMR с едой, демонстрацию меню, рекламу доставки еды, контент для кафе или любое видео о еде/напитках. Активируется при запросах: видео о еде, рецепт, приготовление пищи, ресторан, напиток, реклама еды, ASMR с едой, меню, кафе, коктейль, видео фуд-фотографии, аппетитная привлекательность, фуд-стайлинг, мукбанг или любой запрос на видео о еде/напитках. Подходит даже для "сделай мою еду аппетитной" или "видео для рекламы ресторана".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate food and beverage video prompts for Seedance 2.0 on Higgsfiel…»

Generate food and beverage video prompts for Seedance 2.0 on Higgsfield. Use whenever the user wants food videos, recipe content, restaurant promos, beverage ads, cooking videos, food ASMR, menu showcases, food delivery ads, café content, or any food/drink video. Triggers on: food video, recipe, cooking, restaurant, beverage, food ad, food ASMR, menu, café, cocktail, food photography video, appetite appeal, food styling, mukbang, or any food/drink video request. Use even for "make my food look delicious" or "restaurant promo video.

beshuaxian/higgsfield-seedance2-jineng Agent Skills автор: beshuaxian 1 файл тело ≈ 12 936 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 15 ч назад

Создавайте видео-подсказки для продуктов питания и напитков для Seedance 2.0 на Higgsfield. Используйте, когда вы хотите получить видео о еде, контент с…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Обфускация средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Как улучшить

  1. 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 Обфускация uni-mixed-script-word SKILL.md:560
    Слово из смеси латиницы и кириллицы (гомоглифы) (1 шт.)
    **Hero Moment**: The final 3 seconds of latte art being poured. The completed design (leaf, heart, or rosetта) coming into full view as the pour concludes.

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Generate food and beverage video prompts for Seedance 2.0 on Higgs… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 12936 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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: 26, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (seedance-food-beverage) не совпадает с папкой (14-food-beverage)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 12936 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 503, расплывчатых формулировок: 3
  • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 99 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 503 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.