AC skill-supplier-video-ad
Создавайте готовые рекламные ролики для TikTok/Instagram Reels размером 1080×1920 из исходных видео поставщика или CJ Dropshipping. Обрабатывает: обнаружение зон без текста, замедленные вставки, наложение текста Montserrat Bold (отрендерено Pillow, без ffmpeg drawtext), брендированный CTA-экран в конце и трендовый аудио-сопровождение TikTok. Используйте, когда у вас есть необработанные видеоматериалы от поставщика/CJ, и вам нужна готовая к публикации короткая реклама.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build polished 1080×1920 TikTok/Instagram Reels product ads from suppl…»
Build polished 1080×1920 TikTok/Instagram Reels product ads from supplier or CJ Dropshipping source videos. Handles: text-free zone detection, slow-motion cuts, Montserrat Bold text overlays (Pillow-rendered, no ffmpeg drawtext), branded CTA end card, and trending TikTok audio. Use when you have raw supplier/CJ footage and need a ready-to-post short-form ad.
Создавайте готовые рекламные ролики для TikTok/Instagram Reels размером 1080×1920 из исходных видео поставщика или CJ Dropshipping.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Build polished 1080×1920 TikTok/Instagram Reels product ads from s… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 968 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 360 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.