SKILLEMALL.ai

AC opensora-video-prompt-architect

Преобразуйте черновые видеоидеи в структурированные наборы промптов OpenSora, инструкции по движению с учетом контекста, планы съемок и циклы отладки. Используйте для text-to-video, image-to-video, video-to-video, продуктовых клипов, кинематографических сцен, переходов или многокадровых последовательностей; не используйте для не связанных моделей, поддержки аккаунтов или заявлений об официальном поведении Open-Sora.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn rough video ideas into structured OpenSora prompt packs, referenc…»

Turn rough video ideas into structured OpenSora prompt packs, reference-aware motion instructions, shot plans, and focused debugging loops. Use for text-to-video, image-to-video, video-to-video, product clips, cinematic scenes, transitions, or multi-shot sequences; do not use for unrelated models, account support, or claims about official Open-Sora behavior.

ClawHub Agent Skills автор: happyhorse v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 211 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте черновые видеоидеи в структурированные наборы промптов OpenSora, инструкции по движению с учетом контекста, планы съемок и циклы отладки.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

СправочникМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. 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 56/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 40
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1211 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed text workflow for writing OpenSora-style video prompts, with an optional helper MCP install that users can choose to enable.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.