SKILLEMALL.ai

BC ai-viral-team-script-writing

Создание сценариев — написание сценариев для коротких видео и дизайн раскадровки Обязанности: создание контента по популярным шаблонам, разработка плана «золотых 3 секунд» (более 3 вариантов), написание сценария раскадровки (включая язык камеры/атмосферу сцены/действия персонажей/диалоги/BGM), разработка «крючков» для привлечения внимания и юмора, планирование заключительного призыва к действию, автоматическая рекомендация настроек генерации видео Vidu (версия модели/способ генерации/длительность/соотношение сторон), обеспечение единообразия образа персонажа, передача полной информации раскадровки генератору видео (Leo) Применимые сценарии: (1) Написание сценариев для коротких видео (2) Дизайн раскадровки (3) Создание контента (4) Планирование видео

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«脚本创作 - 短视频脚本撰写与分镜设计 职责:根据爆款模板生产内容、设计黄金3秒开头方案(3种以上)、撰写分镜脚本(包含镜头语言/场景氛围/…»

脚本创作 - 短视频脚本撰写与分镜设计 职责:根据爆款模板生产内容、设计黄金3秒开头方案(3种以上)、撰写分镜脚本(包含镜头语言/场景氛围/角色动作/台词/BGM)、设计槽点埋梗与情绪钩子、规划结尾引导、自动推荐Vidu视频生成配置(模型版本/生成方式/时长/比例)、确保人物形象一致性、向视频生成(Leo)传递完整的分镜信息 适用场景:(1) 短视频脚本撰写 (2) 分镜设计 (3) 内容创作 (4) 视频策划

ClawHub Agent Skills автор: junhongzhang77-ui v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 156 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание сценариев — написание сценариев для коротких видео и дизайн раскадровки Обязанности: создание контента по популярным шаблонам, разработка плана…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

  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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "entry"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3156 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only video script and storyboard skill with disclosed, user-directed image search and video-generation handoff, and no material security concern was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.