SKILLEMALL.ai

AC vertical-drama-prompt-engineering

Навык инженерии подсказок для раскадровки вертикальных коротких драм, используемый для создания ИИ-кадров с ощущением глубины и повествовательной силой в формате 9:16. Триггерные слова: вертикальная короткая драма, 9:16, подсказки для раскадровки, вертикальная композиция, вертикальная раскадровка, композиция с глубиной, Z-осевое движение, переднее и заднее наложение, перепад высот, якорь перспективы, вертикальный крупный план, вертикальный общий план, вертикальная аэрофотосъемка. Английский: vertical short drama, 9:16 vertical format, vertical framing, depth composition, Z-axis staging, over-shoulder vertical, vertical cinematography, short drama storyboard. Применимые сценарии: планирование раскадровки для платформ коротких драм, написание подсказок для ИИ-генерации изображений, консультации по вертикальной композиции.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«竖屏短剧分镜提示词工程技能,用于在 9:16 竖屏格式下构建具有纵深感和叙事力度的 AI 分镜画面。触发词:竖屏短剧, 9:16, 分镜提示…»

竖屏短剧分镜提示词工程技能,用于在 9:16 竖屏格式下构建具有纵深感和叙事力度的 AI 分镜画面。触发词:竖屏短剧, 9:16, 分镜提示词, 竖屏构图, 竖屏分镜, 纵深构图, Z轴调度, 前后叠放, 高低落差, 透视锚定, 竖屏特写, 竖屏全景, 竖屏航拍。English: vertical short drama, 9:16 vertical format, vertical framing, depth composition, Z-axis staging, over-shoulder vertical, vertical cinematography, short drama storyboard. 适用场景:短剧平台分镜规划, AI 生图提示词编写, 竖屏构图咨询。

ClawHub Agent Skills автор: beermanzz v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 049 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Навык инженерии подсказок для раскадровки вертикальных коротких драм, используемый для создания ИИ-кадров с ощущением глубины и повествовательной силой в…

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

ГенераторИИ и агентыМедиа и видеоИнфраструктуратип 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: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1049 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 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
This is a text-only prompt-engineering guide for vertical short-drama storyboards and it does not ask for code execution or sensitive access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.