AD linkpix-vidu-q3-clone
Помогает продавцам с помощью Qinghu AI воссоздать «хитовые видео Vidu Q3»: специализируется на точном воссоздании конкретных ракурсов, переходов и эффектов стоп-моушн из хитовых видео, особенно подходит для быстрого воссоздания контента в стиле моды, распаковки украшений и магических эффектов. Применяется для высококачественного копирования/вторичного создания контента на китайских платформах Douyin, Kuaishou, Xiaohongshu, а также для отслеживания популярных трендов на зарубежных платформах, таких как TikTok, Instagram Reels, и для частого создания качественного контента, способствующего продажам и соответствующего алгоритмам платформы. Используйте этот навык для ViduQ3 хитового воссоздания, воссоздания ракурсов, стоп-моушн, модной одежды, распаковки украшений, Douyin, Kuaishou, Xiaohongshu, TikTok, Reels, клонирования хитов, ИИ-воссоздания видео. Единый доступ через Qinghu AI, поддерживает анализ видео, опрос задач и загрузку результатов. Обязательно активировать, когда пользователь запрашивает Vidu Q3 хитовое видео воссоздание или Vidu Q3 воссоздание/сопоставление/копирование хитового видео. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, Qinghu, Vidu Q3, хитовое воссоздание, воссоздание ракурсов, стоп-моушн, модная одежда, распаковка украшений, Douyin, TikTok, Reels.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助卖家通过青虎AI完成“Vidu Q3 爆款视频复刻”：擅长精准还原爆款视频的特定机位、转场和定格动画感，特别适合快节奏的时尚穿搭、饰品开…»
帮助卖家通过青虎AI完成“Vidu Q3 爆款视频复刻”：擅长精准还原爆款视频的特定机位、转场和定格动画感，特别适合快节奏的时尚穿搭、饰品开箱和魔法特效类内容复刻。适用于国内抖音、快手、小红书平台的爆款高仿/二创，以及TikTok、Instagram Reels等海外平台的流行趋势跟进，高频产出符合平台算法偏好的优质带货内容。 Use this skill for ViduQ3爆款复刻, 机位还原, 定格动画, 时尚穿搭, 饰品开箱, 抖音, 快手, 小红书, TikTok, Reels, 爆款克隆, AI视频复刻。通过青虎AI统一接入，支持视频分析、任务轮询和结果下载。 当用户要求用 Vidu Q3 爆款视频复刻 或 Vidu Q3 复刻/对标/照着做爆款视频时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、青虎、Vidu Q3、爆款复刻、机位还原、定格动画、时尚穿搭、饰品开箱、抖音、TikTok、Reels。
Помогает продавцам с помощью Qinghu AI воссоздать «хитовые видео Vidu Q3»: специализируется на точном воссоздании конкретных ракурсов, переходов и эффектов…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1562 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.