BD zopia-skill
Zopia AI Video Creation Skill — создание видео/изображений с помощью AI Agent платформы Zopia. Сценарии использования включают: генерация AI-видео (текст в видео, изображение в видео), генерация AI-изображений (концепт-арт персонажа, ключевые кадры раскадровки), написание сценариев (диалоги/закадровый голос/описания сцен), дизайн персонажей, дизайн раскадровки, создание многосерийных сериалов. Следует активировать, когда пользователь упоминает zopia, создание видео, производство коротких сериалов, раскадровку, дизайн персонажей, генерацию AI-видео. Ключевое условие: необходимо активировать этот навык, если запрос пользователя касается систематического процесса создания видео с помощью ИИ (сценарий → персонаж → раскадровка → видео).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zopia AI 视频创作技能 - 通过 Zopia 平台的 AI Agent 进行视频/图片创作。覆盖场景包括：AI 视频生成（文生视频、…»
Zopia AI 视频创作技能 - 通过 Zopia 平台的 AI Agent 进行视频/图片创作。覆盖场景包括：AI 视频生成（文生视频、图生视频）、AI 图片生成（角色设定图、分镜关键帧）、剧本创作（对话/旁白/场景描述）、角色设计、分镜设计、多集连续剧制作。当用户提到 zopia、视频创作、短剧制作、分镜、角色设计、AI 视频生成时应触发。关键判断：只要用户的请求涉及通过 AI 进行系统化的视频创作流程（剧本→角色→分镜→视频），都必须触发此技能。
Zopia AI Video Creation Skill — создание видео/изображений с помощью AI Agent платформы Zopia.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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: 4, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2146 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 229 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.