SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC ai-video-workflow

Навык полного рабочего процесса создания ИИ-видео. Применяется, когда: 1. Пользователь просит "создать ИИ-видео", "сделать ИИ-видео", "создание ИИ-видео". 2. Пользователь упоминает "рабочий процесс видео", "процесс создания видео". 3. Пользователю требуется систематическое руководство по созданию ИИ-видео. Основное: семишаговый процесс + проверка на каждом этапе + шаблоны подсказок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI视频完整制作工作流技能。适用于： 1. 用户要求"制作AI视频"、"做AI视频"、"AI视频创作" 2. 用户提到"视频工作流"、"视频…»

AI视频完整制作工作流技能。适用于： 1. 用户要求"制作AI视频"、"做AI视频"、"AI视频创作" 2. 用户提到"视频工作流"、"视频制作流程" 3. 用户需要AI视频制作的系统化指导 核心：七步流程 + 打磨检查贯穿每步 + 提示词模板

ClawHub Agent Skills автор: 892153301 v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 204 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык полного рабочего процесса создания ИИ-видео.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 11. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 204 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only AI video workflow guide with no hidden code, credential use, or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.