SKILLEMALL.ai

AD wan-3-video-prompt-architect

Создавайте и проверяйте готовые к производству промпты и краткие планы для видеогенерации WAN-30.video из текста в видео или из изображения в видео. Используйте, когда пользователю требуется более четкое движение объекта, направление камеры, непрерывность сцены, направление звука, роли референсных изображений или проверка конфигурации перед генерацией; не используйте этот Skill для заявления об официальной принадлежности к Alibaba или Wan, вызова поставщика модели, доступа к учетной записи или расходования кредитов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and review production-ready prompts and short shot plans for WAN…»

Build and review production-ready prompts and short shot plans for WAN-30.video text-to-video or image-to-video work. Use when a user needs clearer subject motion, camera direction, scene continuity, audio direction, reference-image roles, or a pre-generation configuration check; do not use this Skill to claim official Alibaba or Wan affiliation, call a model provider, access an account, or spend credits.

ClawHub Agent Skills автор: happyhorse v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 161 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте и проверяйте готовые к производству промпты и краткие планы для видеогенерации WAN-30.video из текста в видео или из изображения в видео.…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторGitHubИИ и агентыМедиа 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
D
47/100
Процесс не доведён
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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1161 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mainly a prompt-writing guide, but its optional setup tells users to run unpinned remote GitHub code locally, so it should be reviewed before installation.
    LLM: suspicious (high) · 14 сент. 2026 г.