SKILLEMALL.ai

BB wan-3-0-prime-reference-to-video

Wan 3.0 Prime Reference to Video генерирует видеоклипы из эталонных изображений, эталонных видео и эталонного аудио на RunComfy. Wan 3.0 Prime Reference to Video связывает до 10 эталонных изображений, 5 эталонных видео и 5 эталонных аудиоклипов с подсказкой, которая называет их Image 1, Video 1 и Audio 1, так что персонаж, продукт или местоположение остаются неизменными в течение 2-30 секундного кадра с разрешением 480p, 720p или 1080p с синхронизированной звуковой дорожкой. Wan 3.0 Prime Reference to Video работает на быстром уровне Wan 3.0 Prime (wan3.0-video-prime) и тарифицируется за подсчитанную секунду, где эталонные видео добавляют длительность, а эталонные изображения и аудио — нет. Этот навык документирует полную схему ввода Wan 3.0 Prime Reference to Video, ценообразование, шаблоны подсказок и правила маршрутизации для Wan 3.0 Prime text-to-video, Wan 3.0 Prime image-to-video, Wan 2.7 и Seedance 2.0 Pro. Вызывает `runcomfy run wan-ai/wan-3.0-prime/reference-to-video` через локальный CLI RunComfy. Активируется по запросам "wan 3 prime reference to video", "wan 3.0 prime", "wan3 prime", "reference to video", "ref2v", "keep the same character across shots", "video from reference images", "video from reference audio" или любому явному запросу на генерацию видео из эталонов с помощью Wan 3.0 Prime.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Wan 3.0 Prime Reference to Video generates video clips from reference…»

Wan 3.0 Prime Reference to Video generates video clips from reference images, reference videos and reference audio on RunComfy. Wan 3.0 Prime Reference to Video binds up to 10 reference images, 5 reference videos and 5 reference audio clips to a prompt that names them as Image 1, Video 1 and Audio 1, so a character, product or location stays consistent across a 2 to 30 second shot at 480p, 720p or 1080p with a synchronized audio track. Wan 3.0 Prime Reference to Video runs on the fast Wan 3.0 Prime tier (wan3.0-video-prime) and is billed per counted second, where reference videos add duration and reference images and audio do not. This skill documents the full Wan 3.0 Prime Reference to Video input schema, pricing, prompting patterns and the routing rules for Wan 3.0 Prime text-to-video, Wan 3.0 Prime image-to-video, Wan 2.7 and Seedance 2.0 Pro. Calls `runcomfy run wan-ai/wan-3.0-prime/reference-to-video` through the local RunComfy CLI. Triggers on "wan 3 prime reference to video", "wan 3.0 prime", "wan3 prime", "reference to video", "ref2v", "keep the same character across shots", "video from reference images", or any explicit ask to generate video from references with Wan 3.0 Prime.

ClawHub Agent Skills автор: mew v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 595 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Wan 3.0 Prime Reference to Video генерирует видеоклипы из эталонных изображений, эталонных видео и эталонного аудио на RunComfy. Wan 3.0 Prime Reference to…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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.
  2. Сократите description до 1024 символов.
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

  • ошибка description-long description 1205 символов, лимит 1024
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • 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 67/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3595 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 1204: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed RunComfy video-generation helper; its main risks are normal third-party CLI, billing, and credential considerations rather than hidden behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.