AB taobao-main-video-maker
Создает видео для основного изображения продукта Taobao или Tmall из фотографий продукта, преимуществ и ссылок на бренд. Этот ИИ-создатель видеопродуктов создает вступление, ориентированное на продукт, момент детали или использования, и чистое завершение для листингов продуктов Taobao, страниц продуктов Tmall, видео листингов продуктов электронной коммерции, запусков новых продуктов и сезонных кампаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create a Taobao product main-image video or Tmall product main-image v…»
Create a Taobao product main-image video or Tmall product main-image video from product photos, selling points, and brand references. This AI product video maker builds a product-led opening, detail or use moment, and clean finish for Taobao product listings, Tmall product pages, ecommerce product listing videos, new-product launches, and seasonal campaigns.
Создает видео для основного изображения продукта Taobao или Tmall из фотографий продукта, преимуществ и ссылок на бренд.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
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: 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 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 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: 19
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2971 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- 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 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.