SKILLEMALL.ai

AB animate-image

Превратите статичное изображение в движение. Используйте, когда пользователь говорит "анимировать это фото", "заставить это изображение двигаться", "оживить эту иллюстрацию", "добавить движение этому изображению", "изображение в видео" или хочет, чтобы статичное изображение стало коротким клипом, включая копирование движения из другого видео на ваше статичное изображение. Для намеренно кинематографичного вида с объективом, движениями камеры и цветокоррекцией используйте cinematic-video. Для рекламного ролика продукта используйте product-ad-video. Чтобы заставить лицо говорить, используйте talking-avatar.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a still image into motion. Use when the user says "animate this p…»

Turn a still image into motion. Use when the user says "animate this photo", "make this picture move", "bring this illustration to life", "add motion to this image", "image to video", or wants a static still to become a short clip, including copying motion from another video onto your still. For a deliberately filmic look with lens, camera moves, and color grade, use cinematic-video. For a product spot, use product-ad-video. To make a face talk, use talking-avatar.

ClawHub Agent Skills автор: runware v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 944 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Превратите статичное изображение в движение.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
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

    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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), 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
    • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1944 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

    • +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
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill coherently guides an agent to turn a user-provided still image into a short video using disclosed Runware video models.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.