BC fal-ai
Этот навык позволяет генерировать видео с помощью ИИ из изображений И генерировать озвучку с помощью текста в речь, используя API Fal.ai. Используйте этот навык, когда пользователь просит (1) генерировать видео из изображений (изображение в видео) или (2) генерировать озвучку/наррацию из текста (текст в речь через ElevenLabs). Бесшовно работает с навыком nano-banana для рабочих процессов «изображение в видео». ВАЖНО: Проверьте ссылки/ для получения последних моделей и цен — модели ИИ часто меняются.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill enables AI video generation from images AND text-to-speech…»
This skill enables AI video generation from images AND text-to-speech voiceover generation using Fal.ai's API. Use this skill when the user asks to (1) generate videos from images (image-to-video), or (2) generate voiceovers/narration from text (text-to-speech via ElevenLabs). Works seamlessly with the nano-banana skill for image-to-video workflows. IMPORTANT: Check references/ for latest models and pricing - AI models change frequently.
Этот навык позволяет генерировать видео с помощью ИИ из изображений И генерировать озвучку с помощью текста в речь, используя API Fal.ai. Используйте этот…
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, 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: 7. 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 2, column 14: description: This skill enables AI video generation from images AND text-to-spe… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1777 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.