SKILLEMALL.ai

AC ai-combat-shot-prompts

Навык создания раскадровок для боев — в контексте китайского уся/сянься, напишите подсказки для ИИ-генерации кадров боя кинематографического качества. Сценарии активации: драки, поединки, погони, погони на легких ногах, магические дуэли, столкновения оружия. Платформы: LibTV, Jiemeng, Seedance, Kling, Kelin, Hailuo. Основная возможность: преобразование общего описания, такого как «двое дерутся», в подсказку уровня раскадровки с конкретными физическими параметрами, структурой света и тени, а также синтаксисом камеры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«战斗分镜 Prompt 技能 —— 用中文武侠/仙侠语境,写 Cinema-grade 战斗镜头 AI 生成提示词。触发场景:打斗、比武、追…»

战斗分镜 Prompt 技能 —— 用中文武侠/仙侠语境,写 Cinema-grade 战斗镜头 AI 生成提示词。触发场景:打斗、比武、追杀、轻功追逐、法术对轰、武器碰撞。覆盖平台:LibTV、即梦、Seedance、Kling、可灵、海螺。核心能力:将"两人打架"这种泛泛描述,转化为有具体物理参数、光影结构和镜头语法的分镜级 Prompt。

ClawHub Agent Skills автор: beermanzz v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 837 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык создания раскадровок для боев — в контексте китайского уся/сянься, напишите подсказки для ИИ-генерации кадров боя кинематографического качества.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 837 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The reviewed skill materials are coherent workflow guidance with disclosed commands and no artifact-backed evidence of deception, exfiltration, or destructive hidden behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.