SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC veo-video-gen

Генерация видео с помощью модели Veo 3.1 API Pixwith. Поддерживает преобразование текста в видео и изображения в видео (начальные/конечные кадры). Два уровня: Fast (быстрый предварительный просмотр) и Pro (HD с аудио). Используйте, когда пользователь просит создать видео, создать ИИ-видео, преобразовать текст в видео или изображение в видео с помощью Veo 3.1.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate videos using Pixwith API's Veo 3.1 model. Supports text-to-vi…»

Generate videos using Pixwith API's Veo 3.1 model. Supports text-to-video and image-to-video (start/end frames). Two tiers: Fast (quick preview) and Pro (HD with audio). Use when the user asks to generate videos, create AI video, text-to-video, or image-to-video with Veo 3.1.

ClawHub Agent Skills автор: mango_fish v1.0.7 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 823 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерация видео с помощью модели Veo 3.1 API Pixwith. Поддерживает преобразование текста в видео и изображения в видео (начальные/конечные кадры). Два уровня…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "publisher"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, 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
    • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1823 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent Pixwith video-generation helper, but users should understand that prompts and reference images are sent to Pixwith and upload storage providers.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.