BD qinghu-tvc-ad-film
青虎AI (Qinghu AI) — рекламные ролики TVC с кинематографическим качеством: загрузите 1–8 изображений продукта и укажите название продукта, ключевые преимущества, целевую аудиторию, сценарии использования и стиль рекламы, AI автоматически сгенерирует брендовые рекламные ролики TVC с кинематографическим качеством, поддерживает 16 языков и соотношения сторон для горизонтального и вертикального экранов, процесс стабилен, а процент успешного производства высок. Необходимо активировать, когда пользователь хочет создать брендовый рекламный ролик, TVC, рекламный ролик продукта, рекламное видео с кинематографическим эффектом, загрузить изображения продукта для создания рекламы, создать рекламные материалы для кампаний. Ключевые слова: 青虎AI, TVC, рекламный ролик, брендовый короткий ролик, кинематографическое качество, реклама продукта, рекламный ролик, генерация рекламного видео, рекламные материалы, многоязычный.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«青虎AI 电影质感 TVC 广告大片：上传 1~8 张产品图并填写产品名称、核心卖点、目标人群、使用场景与广告风格，AI 全自动生成电影质感…»
青虎AI 电影质感 TVC 广告大片：上传 1~8 张产品图并填写产品名称、核心卖点、目标人群、使用场景与广告风格，AI 全自动生成电影质感的 TVC 品牌广告片，支持 16 种语言与横竖屏比例，流程稳定成品率高。当用户要做品牌广告片、TVC、产品宣传片、电影感广告视频、上传产品图生成广告、做投放素材大片时必须触发。关键词：青虎AI、TVC、广告大片、品牌短片、电影质感、产品广告、宣传片、广告视频生成、投放素材、多语言。
青虎AI (Qinghu AI) — рекламные ролики TVC с кинематографическим качеством: загрузите 1–8 изображений продукта и укажите название продукта, ключевые…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1410 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 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.