AC wechat-channels-script-studio
Превратите продукт и его подтвержденные факты в сценарий короткого видео для WeChat Channels, который вы сможете снять сегодня. Этот сценарист видео для WeChat Channels разбивает видео по сегментам по секундам, пишет полный текст озвучки построчно и размещает точки конверсии ссылки на продукт точно в тех сегментах, где зритель решает перейти по ссылке — затем оценивает черновик по шести параметрам, чтобы слабые места были видны до начала съемок. Предоставьте ему референсное видео, которое уже продавалось, и он перенесет эту структуру на ваш собственный продукт. Кадры раскадровки и озвученный трек доступны по запросу, готовы для вашей редактуры. Используйте его для продающих видео для WeChat Channels, рекомендаций продуктов с озвучкой, объяснений услуг, постов для трафика в частном домене, контента со ссылками на магазин и для аккаунтов авторов, выпускающих сценарий в день.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a product and its confirmed facts into a WeChat Channels short-vi…»
Turn a product and its confirmed facts into a WeChat Channels short-video script you can film today. This WeChat Channels script writer lays the video out as a segment table second by second, writes the full spoken narration line by line, and places the product-link conversion beats against the exact segments where a viewer decides to tap through — then scores the draft across six dimensions so the weak part is visible before anyone shoots. Hand it a reference video that already sold and it carries that structure onto your own product. Storyboard frames and a voiced narration track are available on request, ready for your edit. Use it for WeChat Channels selling videos, spoken product recommendations, service explainers, private-domain traffic posts, store-link content, and creator accounts shipping a script a day.
Превратите продукт и его подтвержденные факты в сценарий короткого видео для WeChat Channels, который вы сможете снять сегодня.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, 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: 16. 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 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, 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: 25
- 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2625 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)
- +3Длина description 826: рекомендуется 120–800 символов
- +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
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.