AC workrally
WorkRally CLI (workrally) — набор инструментов для создания AI-漫剧 видео для AI-агентов. Поддерживает генерацию изображений AI, генерацию видео AI, оптимизацию видео-подсказок, генерацию аудио/музыки на холсте, генерацию 3D-моделей Hunyuan, генерацию аудио AI, полное CRUD для проектов/серий/сцен/раскадровок, библиотеку активов, управление медиа, бесконечный холст, загрузку и скачивание файлов и т. д. Используйте, когда пользователь просит сгенерировать изображения, сгенерировать видео, сгенерировать аудио, сгенерировать музыку, сгенерировать 3D, оптимизировать видео-подсказки, управлять проектами, сериями, сценами, загружать файлы, скачивать активы, управлять материалами или взаимодействовать с платформой WorkRally через командную строку.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«WorkRally CLI (workrally) — 面向 AI Agent 的 AIGC 漫剧视频创作全流程工具集。支持 AI 生图、A…»
WorkRally CLI (workrally) — 面向 AI Agent 的 AIGC 漫剧视频创作全流程工具集。支持 AI 生图、AI 生视频、视频提示词优化、画布生音频/音乐、混元 3D 模型生成、AI 生音频、项目/剧集/场次/分镜的完整 CRUD、资产库、媒资管理、无限画布、文件上传下载等。Use when user asks to generate images, generate videos, generate audio, generate music, generate 3d, optimize video prompts, manage projects, series, shots, upload files, download assets, manage materials, or interact with WorkRally platform via command line.
WorkRally CLI (workrally) — набор инструментов для создания AI-漫剧 видео для AI-агентов.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3243 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.