SKILLEMALL.ai

AC video-inpainting

Редактирование областей в видеокадрах на RunComfy через CLI `runcomfy` — удаление объекта, появляющегося во многих кадрах, очистка проводов или водяных знаков, замена области с соответствующим движением. Маршруты через Wan 2-7 edit-video (редактирование областей по подсказке с пространственным языком по умолчанию), Lucy Edit Restyle (изменение стиля с сохранением идентичности с учетом области) и Seedream 4-0 edit-sequential (при обработке клипа как стека кадров). Выбирает правильный маршрут в зависимости от того, является ли изменение основанным на тексте, заблокированным по идентичности или требует покадровой отрисовки с последующим объединением в видео. Активируется по запросам «video inpaint», «video inpainting», «remove from video», «mask region in video», «clean up video», «remove object from clip», «video patch», «frame-by-frame edit», «remove watermark from video», «remove passing person» или любому явному запросу на редактирование области в видеокадрах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Region edits across video frames on RunComfy via the `runcomfy` CLI —…»

Region edits across video frames on RunComfy via the `runcomfy` CLI — remove an object that appears across many frames, clean up wires or watermarks, replace a region with matching motion. Routes across Wan 2-7 edit-video (default, prompt-driven region edits with spatial language), Lucy Edit Restyle (identity-stable region-aware restyle), and Seedream 4-0 edit-sequential (when treating the clip as a frame stack). Picks the right route based on whether the change is prose-driven, identity-locked, or needs frame-by-frame still inpaint chained into a video. Triggers on "video inpaint", "video inpainting", "remove from video", "mask region in video", "clean up video", "remove object from clip", "video patch", "frame-by-frame edit", "remove watermark from video", "remove passing person", or any explicit ask to edit a region across video frames.

ClawHub Agent Skills автор: mew v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 140 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Редактирование областей в видеокадрах на RunComfy через CLI runcomfy — удаление объекта, появляющегося во многих кадрах, очистка проводов или водяных знаков…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "clawdis"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2140 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 851: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent RunComfy video-inpainting helper that discloses its CLI use, token needs, network service, and output behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 июл. 2026 г.