AF viral-video-studio
Полный рабочий процесс создания коротких видео для TikTok, Instagram Reels и YouTube Shorts: анализируйте эталонное вирусное видео по URL, реверс-инжиниринг его вирусной структуры с использованием фреймворка 7 психологических триггеров, генерируйте ИИ-промпты для изображений для каждой сцены, создавайте подробный сценарий съемки с текстовыми наложениями, составляйте график публикаций и разрабатывайте дорожную карту монетизации. Используйте, когда: (1) пользователь предоставляет ссылку на TikTok/Reels/Shorts и хочет создать похожий контент, (2) пользователь хочет создать вирусный канал коротких видео с нуля, (3) пользователю нужен календарь контента для роста канала, (4) пользователь хочет получить сгенерированные ИИ промпты для изображений для коротких видео, (5) пользователь спрашивает о создании вирусных видео, контент-стратегии или развитии канала TikTok.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full short-form video content creation workflow for TikTok, Instagram…»
Full short-form video content creation workflow for TikTok, Instagram Reels, and YouTube Shorts: analyze a reference viral video URL, reverse-engineer its viral structure using the 7 psychological triggers framework, generate AI image prompts for each scene, create a detailed shooting script with text overlays, build a posting schedule, and produce a monetization roadmap. Use when: (1) user provides a TikTok/Reels/Shorts link and wants to create similar content, (2) user wants to build a viral short video channel from scratch, (3) user needs a content calendar for channel growth, (4) user wants AI-generated image prompts for short videos, (5) user asks about making viral videos, content strategy, or growing a TikTok channel.
Полный рабочий процесс создания коротких видео для TikTok, Instagram Reels и YouTube Shorts: анализируйте эталонное вирусное видео по URL, реверс-инжиниринг…
Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/character-sheet.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/character-sheet.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/character-sheet.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 54
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3008 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +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 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 734 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.