SKILLEMALL.ai

BF pet-video-script-domain

Справочник по созданию коротких видеороликов о домашних животных (предметная область). Охватывает создание профилей питомцев, разработку концепции истории, генерацию раскадровок, промпты для ИИ-видео по четырем областям, включая 15 типов задач. Предоставляет структурированные раскадровки и английские промпты для инструментов генерации ИИ-видео (Seedance 2.0/Kling/Veo и т. д.). Триггерные слова: короткие видео о питомцах, сценарии для питомцев, pet video script, короткие видео о питомцах, раскадровки для питомцев, ИИ-видео о питомцах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«萌宠短视频创作知识参考库(领域负载物)。覆盖宠物角色建档、故事概念设计、分镜脚本生成、AI视频提示词四大域,含15种任务类型。为AI视频生成…»

萌宠短视频创作知识参考库(领域负载物)。覆盖宠物角色建档、故事概念设计、分镜脚本生成、AI视频提示词四大域,含15种任务类型。为AI视频生成工具(Seedance 2.0/Kling/Veo等)提供结构化分镜脚本与英文提示词。触发词:萌宠视频、宠物脚本、pet video script、萌宠短视频、宠物分镜、AI宠物视频。

ClawHub Agent Skills автор: 波动几何 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 3 105 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Справочник по созданию коротких видеороликов о домашних животных (предметная область).

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/exemplars/

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/exemplars/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/exemplars/

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/exemplars/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/exemplars/
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 134
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3105 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 162 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 134 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a pet video scripting reference skill with a clearly disclosed dependency, but users should review its automatic UTOS install instruction before enabling it.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 июн. 2026 г.