SKILLEMALL.ai

BC anime-storyboard-creator

Профессиональный skill для создания раскадровок и сценариев для коротких аниме-сериалов/манги. Используется, когда пользователю нужно сгенерировать раскадровку для короткого аниме-видео, сценарий раскадровки для манги, раскадровку для AI-арта. Пользователь предоставляет спецификацию сетки (9 ячеек/16 ячеек/25 ячеек) и референсное изображение персонажа, автоматически выводится стандартизированный структурированный сценарий раскадровки, который можно напрямую использовать для AI-арта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业级动漫短剧/漫剧分镜脚本文案创作 skill。当用户需要生成动漫短视频分镜脚本、漫剧分镜文案、AI绘图分镜脚本时使用。用户提供宫格规格(…»

专业级动漫短剧/漫剧分镜脚本文案创作 skill。当用户需要生成动漫短视频分镜脚本、漫剧分镜文案、AI绘图分镜脚本时使用。用户提供宫格规格(9格/16格/25格)和角色参考图,自动输出可直接用于 AI 绘图的标准化结构化分镜脚本。

ClawHub Agent Skills автор: wutzh195-max v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 648 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный skill для создания раскадровок и сценариев для коротких аниме-сериалов/манги.

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

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 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")

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: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 648 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 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: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent set of ClawHub and Convex workflow skills with disclosed command use and no evidence of hidden data collection or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.