AF reconcile-timeline
Перепривязка временной шкалы длинного видео к ИЗМЕРЕННОМУ закадровому голосу. После запуска TTS начальные и конечные временные метки сегмента временной шкалы остаются ПРЕДПОЛАГАЕМЫМИ (155 слов в минуту), в то время как аудио воспроизводится с фактической скоростью движка TTS. На видео продолжительностью несколько минут это накапливается в разных сегментах и приводит к рассинхронизации изображения и звука. Этот навык проходит по каждой строке закадрового голоса в сегменте временной шкалы, сравнивая ее с измеренными временными метками слов (записанными в subtitles[] движком elevenlabs-tts), и перезаписывает начальное/конечное время каждого сегмента на реальные границы аудио, затем обновляет audio_duration до измеренного общего значения. Без вызова API. Можно повторно запускать. Запускайте ПОСЛЕ elevenlabs-tts и ДО финального рендеринга видео, только для длинных видео. Используйте при обработке задания для длинного видео (schema_version 3.0-long), где закадровый голос уже сгенерирован и в input.json существуют измеренные временные метки слов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Re-anchor a long-form video timeline to the MEASURED voiceover. After…»
Re-anchor a long-form video timeline to the MEASURED voiceover. After TTS runs, the timeline segment start/end times are still the PREDICTED (155 wpm) values while the audio plays at the TTS engine's actual pace. On a multi-minute video this compounds across segments and desyncs image from audio. This skill walks each timeline segment's vo_line against the measured word timings (written into subtitles[] by elevenlabs-tts) and rewrites each segment's start_time/end_time to the real audio boundaries, then updates audio_duration to the measured total. No API call. Re-runnable. Run AFTER elevenlabs-tts and BEFORE the final video render, long-form only. Use when processing a long-form (schema_version 3.0-long) job where the voiceover has already been generated and measured word timings exist in input.json.
Перепривязка временной шкалы длинного видео к ИЗМЕРЕННОМУ закадровому голосу.
Как процесс F 54/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../elevenlabs-tts/SKILL.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: ../elevenlabs-tts/SKILL.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../elevenlabs-tts/SKILL.md
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 628 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 812: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 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: 81.