SKILLEMALL.ai

AD video-packaging-diagnosis

Диагностика упаковки видео для китайских создателей короткого контента. Используйте, когда Codex должен диагностировать, почему заголовок, обложка, вступительный крючок или структура выплат видео слабы; проверять кликабельность и удержание вместе; сравнивать альтернативные стратегии заголовков/обложек; и определять, является ли основная проблема в упаковке, начале или выполнении обещания, а не во всем сценарии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video packaging diagnosis for Chinese short-form creators. Use when Co…»

Video packaging diagnosis for Chinese short-form creators. Use when Codex needs to diagnose why a video's title, cover, opening hook, or payoff structure is weak; check click-worthiness and retention together; compare alternative title/cover strategies; and identify whether the main problem is packaging, opening, or promise fulfillment rather than the whole script.

ClawHub Agent Skills автор: cellinlab v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 362 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностика упаковки видео для китайских создателей короткого контента.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

    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: 7. 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 49/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (video-packaging-diagnosis) не совпадает с папкой (cell-video-packaging-diagnosis)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 362 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The bundle is a coherent set of ClawHub and Convex workflow skills with powerful but disclosed staff and review actions.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.