AC tiktok-motivation-video
Полный конвейер ИИ для создания мрачных мотивационных видео TikTok/Reels с использованием РЕАЛЬНЫХ видеоматериалов. Генерирует сценарий (Claude), озвучку (ElevenLabs), ищет реальные мрачные/кинематографичные видеоклипы из Pexels API (без генерации изображений ИИ), добавляет анимированные текстовые наложения (MoviePy), цветокоррекцию (FFmpeg) и экспортирует финальный MP4 1080x1920. Используйте этот навык для: мотивационного видео, TikTok в мрачной эстетике, мотивационного ролика Pixel, мотивационного видео с озвучкой ИИ, видео в стиле vuongmilano.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full AI pipeline to create dark motivational TikTok/Reels videos using…»
Full AI pipeline to create dark motivational TikTok/Reels videos using REAL video footage. Generates script (Claude), voiceover (ElevenLabs), searches real dark/cinematic video clips from Pexels API (no AI image generation), adds animated text overlays (MoviePy), color grading (FFmpeg), and exports final 1080x1920 MP4. Use this skill for: motivation video, dark aesthetic TikTok, pixel motivation reel, AI motivation video with voice, vuongmilano style video.
Полный конвейер ИИ для создания мрачных мотивационных видео TikTok/Reels с использованием РЕАЛЬНЫХ видеоматериалов.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 4. 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 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3058 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 461 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.