SKILLEMALL.ai

AC ai-music-video

Создавайте музыкальные видеоклипы с помощью ИИ от начала до конца. Создает музыку с помощью Suno (sunoapi.org), генерирует визуальные эффекты с помощью OpenAI/Seedream/Google/Seedance и собирает музыкальное видео с помощью ffmpeg. Поддерживает синхронизированные по времени тексты песен (автоматически SRT), собственную генерацию музыкальных видео Suno, режимы слайд-шоу/видео/гибридный. Отслеживание затрат на основе токенов за каждую генерацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI music videos end-to-end. Creates music with Suno (sunoapi.…»

Generate AI music videos end-to-end. Creates music with Suno (sunoapi.org), generates visuals with OpenAI/Seedream/Google/Seedance, and assembles into music video with ffmpeg. Supports timestamped lyrics (auto SRT), Suno native music video generation, slideshow/video/hybrid modes. Token-based cost tracking per generation.

ClawHub Agent Skills автор: Taejin Yoo v1.2.4 13 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 541 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте музыкальные видеоклипы с помощью ИИ от начала до конца.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1541 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 323 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed, purpose-aligned music-video generator that uses paid AI APIs and local FFmpeg, with no evidence of hidden persistence, credential theft, or unrelated data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.