BD jianying-ai-text-video-infinite
Автоматизирует функцию создания видео из текста в настольном клиенте Jianying. Сценарии использования: (1) Пользователь говорит "AI создание видео из текста", "Jianying AI создание видео из текста", "создать видео с помощью Jianying"; (2) Пользователю нужно преобразовать раскадровку в видео; (3) Пользователь упоминает Jianying, Jianying Pro. Примечание: этот навык работает с настольным программным обеспечением Jianying, установленным на компьютере, а не с веб-версией Jianying. Настройки: материалы изображения — будущее, научная фантастика; тип раскадровки — одна сцена; соотношение сторон видео — 9:16; озвучка — женский голос ведущего.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化剪映电脑客户端的文字成片功能。使用场景：(1) 用户说"AI文字成片"、"剪映AI文字成片"、"用剪映生成视频"；(2) 用户需要将分…»
自动化剪映电脑客户端的文字成片功能。使用场景：(1) 用户说"AI文字成片"、"剪映AI文字成片"、"用剪映生成视频"；(2) 用户需要将分镜脚本转换为视频；(3) 用户提到剪映、剪映专业版。注意：此技能操作的是电脑上安装的剪映桌面软件，不是剪映网页版。配置画面素材为未来科幻、分镜类型为一镜到底、视频比例为9:16、配音为真人播客女。
Автоматизирует функцию создания видео из текста в настольном клиенте Jianying.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit keys need to be on a single line at line 1, column 1: name:jianying-ai-text-video-infinite ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1512 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.