AB sora
Генерирует видео из текстовых запросов или эталонных изображений с помощью OpenAI Sora. ✅ ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА: - Нужно сгенерированное ИИ видео по текстовому описанию - Хотите преобразовать изображение в видео (анимировать статичное изображение) - Создаете кинематографический/художественный видеоконтент - Нужна анимация/движение без синхронизации губ ❌ НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА: - Нужна синхронизация губ (говорящий человек) → используйте veed-ugc или ugc-manual - Просто нужно сгенерировать изображение → используйте nano-banana-pro или morpheus - Редактируете существующие видео → используйте Remotion - Нужна говорящая голова в стиле UGC → используйте veed-ugc ВВОД: Текстовый запрос + необязательное эталонное изображение ВЫВОД: MP4 видео (различные разрешения/длительность)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate videos from text prompts or reference images using OpenAI Sor…»
Generate videos from text prompts or reference images using OpenAI Sora. ✅ USE WHEN: - Need AI-generated video from text description - Want image-to-video (animate a still image) - Creating cinematic/artistic video content - Need motion/animation without lip-sync ❌ DON'T USE WHEN: - Need lip-sync (person speaking) → use veed-ugc or ugc-manual - Just need image generation → use nano-banana-pro or morpheus - Editing existing videos → use Remotion - Need UGC-style talking head → use veed-ugc INPUT: Text prompt + optional reference image OUTPUT: MP4 video (various resolutions/durations)
Генерирует видео из текстовых запросов или эталонных изображений с помощью OpenAI Sora.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, 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: 3. 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 65/100
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 794 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 592 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.