SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF wan-video

Приложение для генерации видео семейства моделей Wan. Версия выбирается с помощью параметра model, поддерживает генерацию видео по тексту, генерацию видео с референсным персонажем и редактирование видео. Поддерживает запрос задач для видео, создание задач для видео. В пакет входят полная документация и клиент без зависимостей (`SKILL.md` + `references/`). Требуется собственный API Key от api.a7w.cn, регистрация и получение ключа здесь: https://api.a7w.cn/. По вопросам обращайтесь в техническую поддержку WeChat 9872659.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Wan 模型族视频生成应用。版本通过 model 参数选择，支持文生视频、角色参考生视频与视频编辑。支持 查询视频任务、创建视频任务。包内含…»

Wan 模型族视频生成应用。版本通过 model 参数选择，支持文生视频、角色参考生视频与视频编辑。支持 查询视频任务、创建视频任务。包内含完整操作文档与零依赖客户端（`SKILL.md` + `references/`）。需要自备 api.a7w.cn 的 API Key，注册领 Key 见 https://api.a7w.cn/ 。遇到问题可加技术微信 9872659。

ClawHub Agent Skills автор: 0人公司agent v1.0.7 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 173 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Приложение для генерации видео семейства моделей Wan.

Как процесс F 31/100 · Процесс не описан — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияИИ и агентыМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Процесс не описан
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (wan-video) не совпадает с папкой (sanjianke-wan-video)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 173 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 4)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a mostly coherent Wan video API wrapper, but its bundled client can send saved API credentials to an overridden host and can invoke broader marketplace APIs than the Wan-only purpose suggests.
LLM: suspicious (high) · 25 сент. 2026 г.