AC tierlist-video-maker
Превращает опубликованный список уровней TierVibe в озвученное видео. Получает данные списка уровней и изображения карточек по URL TierVibe, захватывает изображение доски ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ с общедоступной страницы (Playwright, без вызова сервера — экспорт всего изображения является действием на стороне пользователя, автоматизированным), использует ИИ-зрение для идентификации каждой карточки, генерирует сценарий озвучки (для проверки пользователем), создает аудио с помощью TTS и субтитры, а также монтирует видео с прокручивающимся фоном списка уровней, где каждая карточка увеличивается при озвучке. Используйте, когда пользователь хочет создать видео из списка уровней TierVibe, превратить список уровней в видео или озвучить/объяснить рейтинг списка уровней. Триггеры: "tier list video", "tiervibe video", "tier list 做成视频", "排行榜视频", "tier list 讲解视频".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a published TierVibe tier list into a narrated video. Fetches tie…»
Turn a published TierVibe tier list into a narrated video. Fetches tier list data and card images from a TierVibe URL, captures a HIGH-RESOLUTION board image from the public page (Playwright, no server call — the whole-image export is a user-side action, automated), uses AI vision to identify each card, generates a narration script (user-reviewable), produces TTS audio with subtitles, and composes a video with a scrolling tier-list background where each card is shown enlarged while narrated. Use when the user wants to make/create a video from a TierVibe tier list, turn a tier list into a video, or narrate/explain a tier list ranking. Triggers: "tier list video", "tiervibe video", "tier list 做成视频", "排行榜视频", "tier list 讲解视频".
Превращает опубликованный список уровней TierVibe в озвученное видео.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 10. 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 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4813 токенов
- 100Шаги. Шагов: 55
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 733 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.