SKILLEMALL.ai

BF UGC Factory

Конвейер генерации видео и контента на основе ИИ с написанием сценариев, автоматизацией TikTok, анализом YouTube, медиатекой, аватарами и синтезом голоса — создан для ИИ-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered video and content generation pipeline with script writing,…»

AI-powered video and content generation pipeline with script writing, TikTok automation, YouTube analysis, media library, avatars, and voice synthesis — built for AI agents.

ClawHub Agent Skills автор: Cameron48 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Конвейер генерации видео и контента на основе ИИ с написанием сценариев, автоматизацией TikTok, анализом YouTube, медиатекой, аватарами и синтезом голоса —…

Как процесс F 24/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторYouTubeИнфраструктураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
24/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "gateway"

Процессный рейтинг: все десять параметров 24/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (UGC Factory) не совпадает с папкой (mcf-ugc-factory)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 746 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 173 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
UGC Factory is a coherent paid content-generation API, but it needs Review because it can autonomously publish or schedule social content, spend funds, store media, and remove watermarks without clear safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.