SKILLEMALL.ai

AC conversation-video

Генерируйте анимированные видеоролики с разговорами с многоголосым TTS-аудио и синхронизированными текстовыми наложениями. Используйте, когда пользователю необходимо (1) превратить транскрипцию или диалог в видео с синхронизированными субтитрами, (2) создавать визуальные материалы для подкастов, (3) создавать видеоролики для интервью с клиентами, (4) анимировать контент с несколькими спикерами с разными голосами и стилями, или (5) генерировать любое видео, где произнесенный текст появляется на экране с метками спикеров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate animated conversation videos with multi-voice TTS audio and t…»

Generate animated conversation videos with multi-voice TTS audio and timed text overlays. Use when the user needs to (1) turn a transcript or dialogue into a video with synced subtitles, (2) create podcast-style conversation visuals, (3) produce customer discovery interview videos, (4) animate multi-speaker content with distinct voices and styling, or (5) generate any video where spoken text appears on screen with speaker labels.

ClawHub Agent Skills автор: Pratyush Chauhan v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 704 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генерируйте анимированные видеоролики с разговорами с многоголосым TTS-аудио и синхронизированными текстовыми наложениями.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 12. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), 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: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 704 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent video-generation helper whose command use and file output are expected for making audio and MP4 files.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 8 июн. 2026 г.