SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC avatar-video

Создавайте видео с ИИ-аватарами с точным контролем над аватарами, голосами, сценариями, сценами и фонами с помощью API v2 HeyGen. Используйте, когда: (1) вы выбираете конкретный аватар и голос для видео, (2) вы пишете точные сценарии для произнесения аватаром, (3) вы создаете многосценовые видео с разными фонами для каждой сцены, (4) вы создаете прозрачные видео WebM для композитинга, (5) вы используете говорящие фотографии в качестве ведущих видео, (6) вы интегрируете аватары HeyGen с Remotion, (7) вы выполняете пакетную генерацию видео с точными спецификациями, (8) вы создаете видео, соответствующие бренду, с точным контролем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create AI avatar videos with precise control over avatars, voices, scr…»

Create AI avatar videos with precise control over avatars, voices, scripts, scenes, and backgrounds using HeyGen's v2 API. Use when: (1) Choosing a specific avatar and voice for a video, (2) Writing exact scripts for an avatar to speak, (3) Building multi-scene videos with different backgrounds per scene, (4) Creating transparent WebM videos for compositing, (5) Using talking photos as video presenters, (6) Integrating HeyGen avatars with Remotion, (7) Batch video generation with exact specs, (8) Brand-consistent production videos with precise control.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
calesthio/OpenMontage Agent Skills автор: calesthio AGPL-3.0 16 файлов тело ≈ 1 443 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Создавайте видео с ИИ-аватарами с точным контролем над аватарами, голосами, сценариями, сценами и фонами с помощью API v2 HeyGen.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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%
82
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: OpenMontage

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Утечка данных exfil-webhook-url references/webhooks.md:354
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес)
    # https://abc1….io/webhook/heygen

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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: 10, без проверки текущего состояния
  • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1443 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 558 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 15)

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