AD video-creator
Автоматическая генерация видеороликов с обзором продукта. Активируется, когда пользователю нужно создать видеоролик с обзором продукта, рекламный ролик, демонстрационный ролик, воспроизвести голос. Поддерживает: (1) Синтез голоса — если пользователь явно указывает свой голос, он будет воспроизведен и использован для следующего синтеза; в противном случае будет использоваться синтез речи edge-tts (поддерживается выбор мужского/женского голоса); (2) Создание статичных слайд-шоу видео на основе предоставленных пользователем изображений (без генерации видео с помощью большой модели); (3) Автоматическая генерация SRT-субтитров на соответствующем языке (мягкие/жесткие/без субтитров на выбор) и синхронизация с аудио. (4) Воспроизведение голоса. (5) Видео с закадровым голосом: когда сценарий начинается с «口播：», используется реальная фотография + TTS-аудио для создания фрагмента с закадровым голосом. Сценарии использования: когда пользователь говорит «помоги мне создать видео о продукте», «сделай обзорное видео о XX», «создай видео моим голосом или мужским/женским голосом», «сделай видео из этих изображений», «создай видео с закадровым голосом», обязательно используйте этот навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产品介绍视频自动生成技能。当用户需要生成产品介绍视频、宣传视频、演示视频时、复刻声音时触发。支持：(1) 声音合成——若用户明确指定"我的"…»
产品介绍视频自动生成技能。当用户需要生成产品介绍视频、宣传视频、演示视频时、复刻声音时触发。支持：(1) 声音合成——若用户明确指定"我的"声音，则复刻声音并用于下次合成；否则自动使用edge-tts合成语音（支持男声/女声选择）；(2) 基于用户提供的图片素材生成静态幻灯片视频（无需大模型生成视频）；(3) 自动生成对应语言的SRT字幕（软字幕/硬字幕/无字幕可选）并与音频同步。（4）复刻声音。（5）口播引导视频：当脚本首段以"口播："开头时，使用真人照片+TTS音频 并生成真人口播片段。适用场景：用户说"帮我生成产品视频"、"制作一个XX的介绍视频"、"用我的声音或男声或女声生成视频"、"把这些图片做成视频"、"生成一段口播视频"时，务必使用此技能。
Автоматическая генерация видеороликов с обзором продукта.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2714 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 331 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.