AC aituber-api
Навык AITuber API для создания ИИ-видео. Создавайте видео с ИИ-озвучкой, визуальными эффектами и субтитрами для YouTube Shorts, TikTok, Instagram Reels и длинных видео. Поддерживает ИИ-сгенерированные изображения, видеоклипы, стоковые кадры и вирусные шаблоны, такие как скелетные и персонажные стили. Обрабатывает весь конвейер: выбор голоса, генерация видео, проверка завершения, экспорт в MP4 и загрузка. ТРИГГЕР, когда пользователь хочет: создать ИИ-видео, сгенерировать видео по сценарию или идее, перечислить или просмотреть ИИ-голоса, экспортировать видео в MP4, скачать готовое видео, проверить свой баланс подписки или кредитов AITuber, или автоматизировать создание видео. НЕ ТРИГГЕР для: редактирования существующих видеофайлов, загрузки предоставленных пользователем видеоматериалов, прямой трансляции, транскрипции или субтитрования внешних файлов, генерации изображений без видеоконтекста или чего-либо, не связанного с платформой AITuber.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AITuber API skill for AI video creation. Generate videos with AI narra…»
AITuber API skill for AI video creation. Generate videos with AI narration, visuals, and captions for YouTube Shorts, TikTok, Instagram Reels, and long-form content. Supports AI-generated images, video clips, stock footage, and viral templates like skeleton and character styles. Handles the full pipeline: pick a voice, generate a video, poll for completion, export to MP4, and download. TRIGGER when the user wants to: create an AI video, generate a video from a script or idea, list or browse AI voices, export a video to MP4, download a rendered video, check their AITuber subscription or credit balance, or automate video creation. DO NOT TRIGGER for: editing existing video files, uploading user-provided video footage, live streaming, video transcription or captioning of external files, image generation without video context, or anything unrelated to the AITuber platform.
Навык AITuber API для создания ИИ-видео.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(curl:*)allowed-tools: Bash(curl:*) WebFetch Read Write
Просканировано файлов: 3. 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (aituber-api) не совпадает с папкой (ai-video-skill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2629 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)
- +3Длина description 881: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.