SKILLEMALL.ai

AC job-fair-booth-clip

Превратите авторизованные статичные изображения и уже написанные заметки о должностях на ярмарке вакансий в один разговорный клип для стенда на каждое статичное изображение. Эта студия разговорных клипов для ярмарок вакансий пишет разговорный клип для стенда из заметок о должностях, а затем анимирует каждое статичное изображение в видеоролик для ярмарки вакансий продолжительностью от 2 до 15 секунд. Используйте ее для видеороликов для ярмарок вакансий, видеороликов для университетских ярмарок вакансий и наборов разговорных клипов для стендов ярмарок вакансий, которые остаются с одной фотографией, одним клипом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn authorized stills and already-written job-fair role notes into on…»

Turn authorized stills and already-written job-fair role notes into one booth talking clip per still. This campus recruiting talk studio writes a speakable booth talking clip from the role notes, then animates each still into a 2 to 15s job fair video. Use it for recruiting booth video, campus job fair video, and job fair booth talk packs that stay one photo, one clip.

ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 2 410 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Превратите авторизованные статичные изображения и уже написанные заметки о должностях на ярмарке вакансий в один разговорный клип для стенда на каждое…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеоЛюди и наймтип 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
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2410 токенов
    • 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 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (8 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 skill appears to make the promised Beatra booth videos, but it asks for broad account powers and can silently replace its own files, so it should be reviewed before installation.
    LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.