BC explainer-video-guide
Руководство по созданию объясняющих видео: сценарий, озвучка, визуальные эффекты и монтаж. Охватывает формулы сценариев, правила темпа, планирование сцен и многоинструментальные конвейеры. Используйте для: демонстраций продуктов, видео «как это работает», видео для адаптации новых сотрудников, коротких видео для соцсетей. Ключевые фразы: объясняющее видео, как сделать объясняющее видео, видео о продукте, демонстрационное видео, производство видео, сценарий видео, анимированное объясняющее видео, видеодемонстрация продукта, обучающее видео, видео для адаптации, видеообзор, конвейер видео
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Explainer video production guide: scripting, voiceover, visuals, and a…»
Explainer video production guide: scripting, voiceover, visuals, and assembly. Covers script formulas, pacing rules, scene planning, and multi-tool pipelines. Use for: product demos, how-it-works videos, onboarding videos, social explainers. Triggers: explainer video, how to make explainer, product video, demo video, video production, video script, animated explainer, product demo video, tutorial video, onboarding video, walkthrough video, video pipeline
Руководство по созданию объясняющих видео: сценарий, озвучка, визуальные эффекты и монтаж.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:14Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2140 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 458 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.