SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ai-video-gen

Генерирует AI-видео по текстовым запросам через шлюзы нескольких провайдеров. Используйте, когда: (1) нужно сгенерировать видео по текстовым описаниям, (2) нужно создать AI-сгенерированные видеоклипы для производства контента, (3) нужно сгенерировать изображение в видео с помощью эталонного изображения, (4) нужно выбрать между провайдерами генерации видео (VEO, Kling, Sora, Runway, Seedance, MiniMax, Gemini Omni). Поддерживает шлюзы: API HeyGen, API fal.ai, официальный прямой API Kling и API Gemini (Gemini Omni Flash).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI videos from text prompts using multiple provider gateways.…»

Generate AI videos from text prompts using multiple provider gateways. Use when: (1) Generating videos from text descriptions, (2) Creating AI-generated video clips for content production, (3) Image-to-video generation with a reference image, (4) Choosing between video generation providers (VEO, Kling, Sora, Runway, Seedance, MiniMax, Gemini Omni). Supports gateways: HeyGen API, fal.ai API, Kling official direct API, and the Gemini API (Gemini Omni Flash).

calesthio/OpenMontage Agent Skills автор: calesthio AGPL-3.0 1 файл тело ≈ 2 800 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Генерирует AI-видео по текстовым запросам через шлюзы нескольких провайдеров.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа 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
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 1. 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2800 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

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