BC render-airdrop-carousel
Соберите вирусный рекламный ролик для iOS в формате уведомления "AirDrop" (≈6–8 с, 9:16) из строки бренда плюс 6–16 реальных фотографий продукта — появится карточка нативного окна общего доступа AirDrop ("Бренд хочет поделиться ___ · Отклонить / Принять"), и ее окно предварительного просмотра БУДЕТ ЦИКЛИЧЕСКИ перебирать продукты, завершаясь демонстрацией ассортимента/линейки с нажатием "Принять"; звуковой сигнал + тихие щелчки при каждом переключении сопровождают смену. ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ сборка — карточка HTML (реальный DOM-текст), отрисованная в PNG через headless Chrome, с хромакеем, ее окно цвета мадженты заполняется каждым продуктом в PIL, затем анимируется + аудио синтезируется с помощью FFmpeg. БЕСПЛАТНО (без платных вызовов моделей); рецепт поставляет строку бренда, изображения продуктов и payoff, а также ограничивает единственный необязательный платный шаг (главный снимок, когда у бренда НЕТ пригодного фото → create-image-fal). Используйте для формата airdrop-notification-carousel.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assemble a viral iOS "AirDrop" notification-carousel video ad (≈6–8s,…»
Assemble a viral iOS "AirDrop" notification-carousel video ad (≈6–8s, 9:16) from a brand line plus 6–16 real product photos — a native AirDrop share-sheet card ("Brand would like to share a ___ · Decline / Accept") springs up and its preview window CYCLES through the products, landing on a range/lineup payoff with an Accept tap; a chime + soft per-swap ticks track the swaps. DETERMINISTIC assembly — an HTML card (real DOM text) rendered to PNG via headless Chrome, chroma-keyed, its magenta window refilled per-product in PIL, then animated + audio-synthed with FFmpeg. FREE (no paid model calls); the recipe supplies the brand line, product images, and payoff and gates the only optional paid step (a hero shot when the brand has NO usable photo → create-image-fal). Use for the airdrop-notification-carousel format.
Соберите вирусный рекламный ролик для iOS в формате уведомления "AirDrop" (≈6–8 с, 9:16) из строки бренда плюс 6–16 реальных фотографий продукта — появится…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: goose-skills
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status"
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1125 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 821: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.