SKILLEMALL.ai

AC prompt-quality-checklist

Контрольный список для проверки качества промптов для раскадровки коротких сериалов/фильмов с помощью ИИ. Триггерные слова: контрольный список, проверка качества, проверка промпта, проверка раскадровки, проверка prompt, проверка качества кадра, проверка перед генерацией, самопроверка, самоконтроль. Назначение: перед выполнением генерации изображений/видео с помощью ИИ, проводите 10 систематических проверок каждого промпта, чтобы убедиться, что дневной/ночной вид, объект, пространство, источник света, тень, текстура, глубина, ракурс, направление тени, привязка к объекту соответствуют требованиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 短剧/短片分镜 prompt 质量审核清单。触发词:检查清单、质量审核、提示词检查、分镜审核、prompt 检查、镜头质检、生成前检查…»

AI 短剧/短片分镜 prompt 质量审核清单。触发词:检查清单、质量审核、提示词检查、分镜审核、prompt 检查、镜头质检、生成前检查、自查、自审。用途:在执行 AI 生图/生视频之前,对每一句 prompt 进行 10 项系统性核查,确保日夜景、主体、空间、光源、阴影、质感、纵深、景别、投影方向、资产锚点全部合规。

ClawHub Agent Skills автор: beermanzz v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 357 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Контрольный список для проверки качества промптов для раскадровки коротких сериалов/фильмов с помощью ИИ.

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

ШаблонИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
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: 3. 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: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1357 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only Chinese checklist for reviewing AI image/video prompts, with no code, installation commands, credential use, or privileged behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.