BD jianying-video-gen
Автоматически генерирует AI-видео с использованием модели Seedance 2.0 от Jianying (小云雀). Поддерживает три режима: текст в видео (T2V), изображение в видео (I2V) и генерация видео по референтному видео (V2V). Используется, когда пользователю нужно сгенерировать AI-видео, создать короткометражный фильм с использованием модели Seedance или выполнить преобразование стиля на основе референсного изображения/видео. Требуется предварительная настройка учетных данных для входа cookies.json.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用剪映(Jianying/小云雀)的 Seedance 2.0 模型自动生成AI视频。支持文生视频(T2V)、图生视频(I2V)和参考视频…»
使用剪映(Jianying/小云雀)的 Seedance 2.0 模型自动生成AI视频。支持文生视频(T2V)、图生视频(I2V)和参考视频生成(V2V)三种模式。当用户需要生成AI视频、使用Seedance模型创作短片、或基于参考图像/视频进行风格转换时使用此技能。需要预先配置 cookies.json 登录凭证。
Автоматически генерирует AI-видео с использованием модели Seedance 2.0 от Jianying (小云雀). Поддерживает три режима: текст в видео (T2V), изображение в видео…
Как процесс D 42/100 · 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Опасные команды
cmd-privilegescripts/download_video.py:92Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)args=['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox']
детекторстрока в коде -
низкая Опасные команды
cmd-privilegescripts/jianying_worker.py:86Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)args=['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox']
детекторстрока в коде
Просканировано файлов: 8. 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 42/100
- 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 (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 613 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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.