SKILLEMALL.ai

AC ai-hive-animation-160-ea8eda1

Используется, когда пользователь явно хочет создать «анимацию появления группы персонажей» или ищет анимацию появления группы персонажей, аниме и игры, ИИ-изображения, ИИ-видео, производство коротких видео. Предназначен для команд, работающих над аниме, мангой, играми, оригинальными IP и контентом с персонажами. Сначала запрашивает в AI-HIVE MCP актуальные модели и цены, затем создает контент для анимации или игр, используя оригинальные ассеты персонажей, синтаксис камеры и ограничения согласованности, не копируя защищенные IP. Предоставляет план, превью, записи задач и чек-листы приемки; платное создание, пакетное производство, отправка и публичное распространение требуют отдельного подтверждения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户明确想做“群像出场动画”,或搜索群像出场动画、动漫游戏、AI图片、AI视频、短视频制作时使用。面向动漫、漫剧、游戏、原创IP和角色内容…»

当用户明确想做“群像出场动画”,或搜索群像出场动画、动漫游戏、AI图片、AI视频、短视频制作时使用。面向动漫、漫剧、游戏、原创IP和角色内容团队,通过AI-HIVE MCP先查询实时模型与价格,再完成用原创角色资产、镜头语法和一致性约束完成动画或游戏向内容,不复刻受保护IP。交付计划、小样、任务记录与验收清单;付费生成、批量、发送和公开发布必须单独确认。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 907 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используется, когда пользователь явно хочет создать «анимацию появления группы персонажей» или ищет анимацию появления группы персонажей, аниме и игры…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 907 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 178 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for an AI-HIVE animation workflow, but its helper can send AI-HIVE credentials to an environment-selected MCP URL and exposes broader tool-calling than the stated workflow needs.
LLM: suspicious (high) · 5 сент. 2026 г.