SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC varg-ai

Генерируйте AI-видео, изображения, речь и музыку с помощью varg. Используйте при создании видео, анимации, говорящих персонажей, слайд-шоу, демонстраций продуктов, контента для социальных сетей или генерации отдельных активов. Поддерживает облачный рендеринг без установки (просто API-ключ + curl) и полный локальный рендеринг (bun + ffmpeg). Триггеры: «создать видео», «сгенерировать видео», «сделать слайд-шоу», «говорящая голова», «видео продукта», «сгенерировать изображение», «текст в речь», «varg», «vargai», «отрендерить видео», «синхронизация губ», «субтитры».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI videos, images, speech, and music using varg. Use when cre…»

Generate AI videos, images, speech, and music using varg. Use when creating videos, animations, talking characters, slideshows, product showcases, social content, or single-asset generation. Supports zero-install cloud rendering (just API key + curl) and full local rendering (bun + ffmpeg). Triggers: "create a video", "generate video", "make a slideshow", "talking head", "product video", "generate image", "text to speech", "varg", "vargai", "render video", "lip sync", "captions".

ClawHub Agent Skills автор: Alex v2.0.9 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 979 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерируйте AI-видео, изображения, речь и музыку с помощью varg.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: varg-ai (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash(curl:*)
      allowed-tools: Bash(bun:*) Bash(bunx:*) Bash(npx:*) Bash(curl:*) Bash(mkdir:*) Bash(echo:*) Bash(chmod:*) Read Write Edit
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/local-render.md:120
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup bunx vargai render video.tsx --verbose > output/render.log 2>&1 &
    • низкая Опасные команды cmd-background-process references/templates.md:479
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup bunx vargai render template.tsx --verbose > output/render.log 2>&1 &
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/setup.sh:187
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      dim "    curl -fsSL https://bun.sh/install | bash"
      строка в коде
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:103
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s -H "Authorization: Bearer $VARG_API_KEY" https://api.varg.ai/v2/billing/balance
      vendor-host

    Просканировано файлов: 14. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2979 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This media-generation skill is mostly coherent, but it should go through Review because it handles long-lived API credentials, payment-adjacent account flows, and third-party uploads with insufficient user control and privacy warnings.
    LLM: suspicious (high) · 24 авг. 2026 г.