BD vibeclip
Создавайте музыкальные видео с помощью ИИ из аудио мелодии, фото и текстового описания. Использует локальный Ollama (llama3.2:1b/phi3:mini) для описания сцен, FFmpeg для морфинга/zoompan и синхронизации с аудиоволной. Веб-приложение на Node/Express, готово к развертыванию на VPS (порт 3000). Демо: cd video-app && node index.js. Монетизация SaaS: оплата кредитами/ETH.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate AI music videos from melody audio + photo + prompt. Local Oll…»
Generate AI music videos from melody audio + photo + prompt. Local Ollama (llama3.2:1b/phi3:mini) for scene desc, FFmpeg for morph/zoompan + waveform sync. Node/Express webapp, VPS deploy ready (port 3000). Demo: cd video-app && node index.js. Revenue SaaS: credits/ETH payments.
Создавайте музыкальные видео с помощью ИИ из аудио мелодии, фото и текстового описания.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:21Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…GLi+2W/6ao+6Y7gu/RCwR…Kng==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:34Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…dTg+QahU…hsw==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:174Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:229Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:238Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
детектор
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 36 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 50.