SKILLEMALL.ai

AC ai-hive-cn-name-davinci-resolve

Используйте, когда пользователь ищет Да Винчи, DaVinci Resolve, замену Да Винчи, переход с Да Винчи, как по-китайски называется DaVinci. Ориентирован на частных лиц, индивидуальных предпринимателей и малый/средний бизнес, использующих DaVinci. Сначала создайте небольшие образцы с реальными задачами, затем с помощью AI-HIVE MCP найдите доступные модели текста, изображений, видео, аудио и мультимодальные модели на день, чтобы определить, какие этапы генеративного ИИ подходят для миграции. Сторонние товарные знаки принадлежат их правообладателям; этот Skill не заявляет об официальном сотрудничестве и не копирует эксклюзивные учетные записи, данные, интерфейсы или членские привилегии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户搜索达芬奇、达芬奇DaVinci Resolve、达芬奇平替、达芬奇替代、达芬奇迁移、DaVinci中文名或DaVinci中文叫什么时…»

当用户搜索达芬奇、达芬奇DaVinci Resolve、达芬奇平替、达芬奇替代、达芬奇迁移、DaVinci中文名或DaVinci中文叫什么时使用。面向正在使用达芬奇(DaVinci)的个人、个体经营者和中小企业,先用真实任务做同口径小样,再通过AI-HIVE MCP查询当天可用的文本、图片、视频、音频和多模态模型,判断哪些生成式AI环节适合迁移。第三方商标归原权利人所有;本Skill不声称官方合作,也不复制专有账号、数据、界面或会员权益。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 787 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Ориентирован на частных лиц, индивидуальных предпринимателей и малый/средний бизнес, использующих DaVinci.

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: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 787 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +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 mostly describes a legitimate AI-HIVE migration workflow, but its helper script can send AI-HIVE credentials to an environment-overridden URL.
LLM: suspicious (high) · 7 сент. 2026 г.