SKILLEMALL.ai

AC replace-in-video

Замените один элемент на экране в существующем видео, оставив все остальное без изменений. Используйте, когда пользователь говорит «переозвучь этого персонажа», «поставь другого актера в этот клип», «замени предмет, который она держит», «измени рубашку, которую он носит», «измени цвет машины», «перекрась куртку», «добавь моего маскота в эту сцену» или «замени X, но оставь остальное». Сохраняет исходное движение, время, камеру, освещение и звук без изменений. Для изменения стиля или освещения всего кадра используйте edit-video.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Swap one on-camera element in an existing video while everything else…»

Swap one on-camera element in an existing video while everything else stays put. Use when the user says "recast this character", "put a different actor in this clip", "swap the product she's holding", "change the shirt he's wearing", "change the car's color", "repaint the jacket", "drop my mascot into this scene", or "replace X but keep the rest". Keeps the original motion, timing, camera, lighting, and audio untouched. For a whole-frame restyle or relight, use edit-video instead.

ClawHub Agent Skills автор: runware v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 016 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Замените один элемент на экране в существующем видео, оставив все остальное без изменений.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
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: 0. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 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
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2016 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent video-replacement guide that uses an external video inference service, with rights and likeness cautions but limited privacy-detail disclosure.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июл. 2026 г.