SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC narrator-ai-cli

Автоматическое создание видео с обзорами фильмов с помощью ИИ (CLI Skill AI解说大师). Активируется, когда пользователь хочет создать видео с обзором фильмов, коротких сериалов, вторичный контент по фильмам, видео с озвучкой ИИ, комментарии к фильмам, озвучку видео, дубляж сериалов, озвучку фильмов. Включает 93 материала фильмов, 146 фоновых музыкальных треков, 63 голоса озвучки (11 языков), более 90 шаблонов обзоров. Реализует полный цикл автоматизации через командную строку narrator-ai-cli: поиск и выбор фильма → выбор шаблона → выбор фоновой музыки → выбор озвучки → генерация сценария → синтез видео. CLI-клиент для API озвучки видео Narrator AI (AI解说大师). Используйте, когда пользователь хочет создавать видео с озвучкой ИИ, управлять задачами озвучки, просматривать ресурсы озвучки/фоновой музыки/материалов или автоматизировать производство видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI电影解说视频自动生成技能（AI解说大师 CLI Skill）。当用户需要创建电影解说视频、短剧解说、影视二创、AI配音旁白视频、film…»

AI电影解说视频自动生成技能（AI解说大师 CLI Skill）。当用户需要创建电影解说视频、短剧解说、影视二创、AI配音旁白视频、film commentary、video narration、drama dubbing、movie narration时触发。内置93部电影素材、146首BGM、63种配音音色（11种语言）、90+解说模板。通过narrator-ai-cli命令行工具实现：搜片选片→选择模板→选BGM→选配音→生成文案→合成视频的全流程自动化。CLI client for Narrator AI (AI解说大师) video narration API. Use when user needs to create AI narration videos, manage narration tasks, browse dubbing/BGM/material resources, or automate video production.

ClawHub Agent Skills автор: dob6y v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 8 814 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автоматическое создание видео с обзорами фильмов с помощью ИИ (CLI Skill AI解说大师).

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, стоимость исполнения

ИнтеграцияМедиа и видеотип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:539
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "task_result": "{\"agent_unique_code\": \"narr…OXO\"}"
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:544
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    → `learning_model_id = "narr…OXO"`
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8814 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (narrator-ai-cli) не совпадает с папкой (narrator-ai-cli-skill)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8814 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (36 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed wrapper for a video-narration API CLI, with expected use of an API key, media uploads, paid task creation, and local config storage.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.