AC wan
Генерируйте ИИ-видео и изображения с помощью Alibaba Wan 2.6 и Wan 2.5 — включая преобразование текста в видео, изображения в видео, видео в видео, текста в изображение и редактирование изображений с разрешением до 1080p, продолжительностью 15 секунд, типами съемки с нескольких/одной камеры, генерацией с управлением звуком и расширением подсказок. Поддерживает 18 вариантов моделей в 2 поколениях. Доступно через Atlas Cloud API со скидкой до 30% от стандартной цены. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет генерировать ИИ-видео, создавать видеоклипы, анимировать изображения, редактировать видео, генерировать изображения, редактировать фотографии или упоминает Wan, Alibaba video, Tongyi video, Wanx или Wan 2.6/2.5. Также активируйте, когда пользователи просят создать демонстрации продуктов, маркетинговые видео, ролики для социальных сетей, анимированные сцены, кинематографические клипы, преобразования видео в видео, редактирование видео с сохранением персонажа, съемку с нескольких камер или любой визуальный контент с использованием ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI videos and images using Alibaba's Wan 2.6 and Wan 2.5 — fe…»
Generate AI videos and images using Alibaba's Wan 2.6 and Wan 2.5 — featuring text-to-video, image-to-video, video-to-video, text-to-image, and image editing with up to 1080p resolution, 15-second duration, multi/single camera shot types, audio-guided generation, and prompt expansion. Supports 18 model variants across 2 generations. Available via Atlas Cloud API at up to 30% off standard pricing. Use this skill whenever the user wants to generate AI videos, create video clips, animate images, edit videos, generate images, edit photos, or mentions Wan, Alibaba video, Tongyi video, Wanx, or Wan 2.6/2.5. Also trigger when users ask to create product demos, marketing videos, social media reels, animated scenes, cinematic clips, video-to-video transfers, character-consistent video edits, multi-camera shots, or any visual content using AI.
Генерируйте ИИ-видео и изображения с помощью Alibaba Wan 2.6 и Wan 2.5 — включая преобразование текста в видео, изображения в видео, видео в видео, текста в…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (wan) не совпадает с папкой (alibaba-wan)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4235 токенов
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 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)
- +3Длина description 845: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.