SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF aim-digital-human-video

Используйте этот навык, когда пользователь хочет создать видео с цифровым аватаром, говорящим на основе изображения. Пользователь должен предоставить изображение и аудио (или текст + клонированный голос / предустановленный голос), навык отправляет запрос через AEP /video2, интеллектуально опрашивает TOS URL, ожидая готовности результата, а затем возвращает общедоступную ссылку на видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要用一张图片生成数字人说话视频时使用此 skill。用户需提供图片和音频（或文案+克隆语音/预设语音），skill 通过 AEP 提…»

当用户想要用一张图片生成数字人说话视频时使用此 skill。用户需提供图片和音频（或文案+克隆语音/预设语音），skill 通过 AEP 提交 /video2，智能轮询 TOS URL 等待结果就绪后返回视频公开链接。

ClawHub Agent Skills автор: focus-aim v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 683 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет создать видео с цифровым аватаром, говорящим на основе изображения.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .env

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .env
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:24
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: .env

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: .env
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): .env
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 683 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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does what it claims, but it handles sensitive face/voice media, public video links, and an API secret in ways users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.