SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC Funai-skill

Инструмент для создания ИИ-видео от Orange Star Dream Factory. С помощью диалоговых команд пользователи могут создавать проекты, настраивать сценарии, генерировать персонажей/раскадровки/видео, запрашивать статус задач. Используйте, когда пользователи просят использовать платформу Orange Star Dream Factory, создавать проекты ИИ-манхуа или взаимодействовать с платформой через API. Триггеры: 橙星梦工厂, ai.fun.tv, 漫剧制作, AI漫剧, FunAI.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«橙星梦工厂AI视频制作工具，通过对话式操作，用户可以创建项目、配置剧本、生成角色/分镜/视频、查询任务状态。当用户要求使用橙星梦工厂平台、创…»

橙星梦工厂AI视频制作工具，通过对话式操作，用户可以创建项目、配置剧本、生成角色/分镜/视频、查询任务状态。当用户要求使用橙星梦工厂平台、创建 AI 漫剧项目、或通过 API 与平台交互时使用。触发词：橙星梦工厂、ai.fun.tv、漫剧制作、AI漫剧、FunAI。

ClawHub Agent Skills автор: Amireux0013 v1.0.6 MIT-0 22 файла · 6 скриптов тело ≈ 3 835 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент для создания ИИ-видео от Orange Star Dream Factory.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Утечка данных read-dotenv config/README.md:46
    Чтение файла .env
    cp config/.env.example config/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv config/README.md:127
    Чтение файла .env
    source config/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv config/README.md:303
    Чтение файла .env
    cp config/.env.example config/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:56
    Чтение файла .env
    cp config/.env.example config/.env

Просканировано файлов: 22. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 193
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3835 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 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 61 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 193 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 11)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent FunAI video-creation skill, but it gives agents live account-changing authority and includes an automatic external update path that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.