SKILLEMALL.ai

AC p-video-2

Используйте, когда кому-то нужен лучший короткий клип из текста, изображений или аудио — отполированный B-roll, анимация начального/конечного кадра или движущийся кадр с более четкой синхронизацией губ. Не для полных многосценарных фильмов или только говорящих голов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when someone wants the best-quality short clip from text, images,…»

Use when someone wants the best-quality short clip from text, images, or audio — polished B-roll, start/end frame animation, or a motion shot with stronger lip-sync. Not for full multi-scene films or talking-head-only hosts.

ClawHub Agent Skills автор: Pruna AI v1.0.12 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 265 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда кому-то нужен лучший короткий клип из текста, изображений или аудио — отполированный B-roll, анимация начального/конечного кадра или…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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: 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3265 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a coherent Pruna video-generation guide, but it asks users or agents to install mutable remote skill packages with unpinned npx commands.
    LLM: suspicious (high) · 10 сент. 2026 г.