SKILLEMALL.ai

CF broll-vsl-formula100k

Генерирует от 15 до 25 кинематографичных B-roll клипов для VSL или длинных видео с использованием Higgsfield Seedance 2.0 и Cinema Studio 3.0. Правило 80/20: 80% клипов включают аватар/ведущую с референсным фото (Seedance 2.0 + medias identity), 20% — абстрактные кинематографичные кадры без человека (чистый Seedance 2.0 или Cinema Studio 3.0). Эстетика настраиваемая (по умолчанию: киберпанк электрический синий). Вход: сценарий VSL (текст). Выход: полный каталог с URL-адресами видео + точная фраза из сценария, куда вставить каждый клип. Активируйте, когда говорят «сгенерируй B-roll для моего VSL», «клипы для длинного видео», «кинематографичные ресурсы для моего сценария», «сделай B-roll для моего VSL» или любой вариант, сочетающий длинный сценарий (VSL, вебинар, мастер-класс) с производством B-roll клипов с помощью Higgsfield.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Genera entre 15-25 clips de B-roll cinematográficos para VSL o videos…»

Genera entre 15-25 clips de B-roll cinematográficos para VSL o videos largos usando Higgsfield Seedance 2.0 y Cinema Studio 3.0. Regla 80/20: 80% de los clips incluyen el avatar/presentadora con foto de referencia (Seedance 2.0 + medias identity), 20% son tomas cinemáticas abstractas sin persona (Seedance 2.0 o Cinema Studio 3.0 puro). Estética configurable (default: cyberpunk azul eléctrico). Input: guion VSL (texto). Output: catálogo completo con URLs de video + frase exacta del guion donde insertar cada clip. Activar cuando se diga 'genera b-roll para mi VSL', 'clips para video largo', 'recursos cinematográficos para mi guion', 'haz los b-rolls de mi VSL', o cualquier variación que combine un guion largo (VSL, webinar, masterclass) con producir clips de b-roll con Higgsfield.

ClawHub Claude Code автор: Fórmula 100K v1.0.1 MIT-0 1 файл тело ≈ 4 233 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Генерирует от 15 до 25 кинематографичных B-roll клипов для VSL или длинных видео с использованием Higgsfield Seedance 2.0 и Cinema Studio 3.0. Правило 80/20…

Как процесс F 31/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <URL>

ПроцедураWordTelegramМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
61
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <URL>
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write AskUserQuestion mcp__higgsfield__generate_video mcp__higgsfield__job_status mcp__higgsfield__media_upload mcp__higgsfield__media_confirm

Просканировано файлов: 1. 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: <URL>

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: <URL>
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): <URL>
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4233 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 43, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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

  • +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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 789 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its stated video-generation purpose, but it deserves review because it can inspect and upload personal reference photos and persist photo-linked media IDs for future reuse without enough per-use control.
LLM: suspicious (high) · 17 сент. 2026 г.