BD short-drama-develop
Развивает идеи, синопсисы, адаптационные материалы, существующие заметки по серии или полные сценарии многосерийных произведений (китайская новелла, короткометражный или манга-сериал) в отслеживаемые адаптационные планы, драматические направления, брифы для создателей, режиссерские концепции, сюжетные движки и карты эпизодов, а также выбирает стиль письма в зависимости от жанра и производственной формы (стиля рисунка). Используется, когда пользователь говорит «импортировать новеллу для создания короткометражного сериала», «создать/дополнить карту эпизодов из полного многосерийного сценария», «разработать короткометражный/манга-сериал», «создать концепцию сюжета/основной план серии/план эпизодов», «написать режиссерскую концепцию», «как написать этот жанр», «определить стиль рисунка/производственную форму», «превратить эту идею в короткометражный сериал» или когда необходимо проработать конфликты персонажей и переходы между эпизодами; для существующих сценариев отдельных эпизодов можно сразу перейти к процессу написания, создания ассетов или проверки, без обязательного заполнения файлов разработки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将中文小说、短剧或漫剧想法、梗概、改编材料、已有系列笔记或多集完整剧本发展成可追溯的改编方案、戏剧方向、创作简报、导演阐述、故事引擎与分集地…»
将中文小说、短剧或漫剧想法、梗概、改编材料、已有系列笔记或多集完整剧本发展成可追溯的改编方案、戏剧方向、创作简报、导演阐述、故事引擎与分集地图，并按题材与制作形态（画风）选择写法。用户提出“导入小说做短剧”“从多集整稿生成/补分集地图”“开发短剧/漫剧”“做故事设定/系列大纲/分集规划”“写导演阐述”“这个题材怎么写”“定画风/制作形态”“把这个点子变成短剧”或需要梳理人物冲突与集间交接时使用；已有单集剧本可直接进入写作、资产或审查流程，不强制补开发文件。
Развивает идеи, синопсисы, адаптационные материалы, существующие заметки по серии или полные сценарии многосерийных произведений (китайская новелла…
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/episode-map.jsonl, assets/adaptation-map.example.jsonl
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 37. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/episode-map.jsonl - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/adaptation-map.example.jsonl
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/episode-map.jsonl, assets/adaptation-map.example.jsonl
- 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: 45
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1234 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 230 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.