AB video-gen
Создание видео из сценария повествования и фотографий автора с помощью Seedance 2.0 (изображение в видео) через асинхронный видео API OpenRouter: предварительные этапы (сканирование лица, порядок повествования, проверка концепции риска), затем для каждого клипа отправка -> опрос -> скачивание, затем сборка ffmpeg. Многоклиповые проекты по умолчанию имеют тихие клипы плюс один непрерывный саундтрек (синтезированный или бесплатный/общественное достояние); закадровый голос субтитров является запасным вариантом (без TTS OpenRouter). Подтверждено работоспособность 15.08.2026 (POC: клип 4с 480p, $0.28, ~3 мин). Используйте, когда пользователь просит отрисовать сценарий повествования в видео, сгенерировать 视频 или запустить конвейер видео для проекта 'смерть в Мексике'. Связанные термины: Seedance, 视频生成, OpenRouter, image-to-video.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate a video from a story-telling narration script plus the author…»
Generate a video from a story-telling narration script plus the author's photos, using Seedance 2.0 image-to-video via OpenRouter's asynchronous video API: pre-render gates (face-scan, narrative order, risk-POC), then per-clip submit -> poll -> download, then ffmpeg assembly. Multi-clip projects default to silent clips plus one continuous soundtrack (synthesized or royalty-free/PD); subtitle voiceover is the fallback (no OpenRouter TTS). Verified working 2026-08-15 (POC: 4s 480p clip, $0.28, ~3 min). Use when the user asks to render a narration script into a video, generate a 视频, or run the death-in-Mexico project's video pipeline. Related terms: Seedance, 视频生成, OpenRouter, image-to-video.
Создание видео из сценария повествования и фотографий автора с помощью Seedance 2.0 (изображение в видео) через асинхронный видео API OpenRouter…
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 74/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4127 токенов
- 100Шаги. Шагов: 59
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 698 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.