SKILLEMALL.ai

BC video-creator-assistant

Универсальный помощник по созданию коротких и средних видео. Охватывает написание сценариев, дизайн раскадровки, улучшение текстов, сценарии озвучивания, генерацию субтитров, дизайн обложек, адаптацию под платформы (Douyin/Xiaohongshu/Bilibili/WeChat Channels), планирование вирусных тем, отслеживание популярных тем, руководство по анализу данных. Поддерживает основные типы видео, такие как устные выступления, сюжетные, обучающие, обзорные, влоги. Триггеры: сценарий видео, короткое видео, раскадровка, сценарий для Douyin, текст для Bilibili, видео для Xiaohongshu, создание видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«短视频/中长视频创作全能助手。覆盖脚本撰写、分镜设计、文案润色、 配音脚本、字幕生成、封面设计、平台适配(抖音/小红书/B站/视频号)、 爆…»

短视频/中长视频创作全能助手。覆盖脚本撰写、分镜设计、文案润色、 配音脚本、字幕生成、封面设计、平台适配(抖音/小红书/B站/视频号)、 爆款选题策划、热门话题追踪、数据分析指导。 支持口播类/剧情类/干货类/测评类/Vlog等主流视频类型。 触发词:视频脚本、短视频、分镜、抖音脚本、B站文案、小红书视频、视频创作。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 535 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный помощник по созданию коротких и средних видео.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 535 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The video assistant mostly matches its stated creative purpose, but it adds an automatic, persistent self-learning system that records usage, preferences, errors, and can rewrite the skill without clear user consent or tight scope.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.