SKILLEMALL.ai

AB airbnb-welcome-avatar

Преобразуйте авторизованные фотографии или видео из номеров и подтвержденные факты проживания в один приветственный видеоролик для гостевого дома для каждого кадра. Эта студия приветственных видеороликов для гостевых домов пишет сценарий для регистрации и удобств, а затем анимирует каждый кадр в приветственный или информационный ролик продолжительностью 2–15 секунд в порядке проживания. Используйте его для приветственных видеороликов для гостевых домов, приветствий при регистрации на Airbnb, объяснений удобств и приветственных видеороликов для гостей, состоящих из одной фотографии, одного ролика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn authorized host or room stills and confirmed stay facts into one…»

Turn authorized host or room stills and confirmed stay facts into one homestay welcome talking clip per still. This homestay welcome talking-clip studio writes a speakable check-in and amenity script, then animates each still into a 2–15s welcome or facility clip in stay order. Use it for homestay welcome videos, Airbnb check-in greetings, amenity explainers, and guest arrival talking clips that stay one photo, one clip.

ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.3 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 210 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразуйте авторизованные фотографии или видео из номеров и подтвержденные факты проживания в один приветственный видеоролик для гостевого дома для каждого…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
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

    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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2210 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 424 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a real Beatra media-generation skill, but it needs Review because it grants broad shared account access and silently self-updates code beyond the narrow welcome-clip workflow.
    LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.