SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC video-ad-specs

Создание видеорекламы с точными спецификациями для конкретных платформ: TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn. Охватывает размеры, ограничения по продолжительности, структуру AIDA и требования к субтитрам. Используйте для: видеорекламы, рекламы в социальных сетях, креативов для платной рекламы, видеомаркетинга, производства рекламы. Триггеры: видеореклама, реклама в соцсетях, реклама в TikTok, реклама в Instagram, реклама на YouTube, реклама на Facebook, реклама в LinkedIn, видеокреатив, спецификации рекламы, платная реклама, видеомаркетинг, производство рекламы, реклама Reels, реклама Stories, преролл, бамперная реклама.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video ad creation with exact platform-specific specs for TikTok, Insta…»

Video ad creation with exact platform-specific specs for TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn. Covers dimensions, duration limits, AIDA framework, and caption requirements. Use for: video ads, social media ads, paid media creative, video marketing, ad production. Triggers: video ad, social media ad, tiktok ad, instagram ad, youtube ad, facebook ad, linkedin ad, video creative, ad specs, paid media, video marketing, ad production, reels ad, stories ad, pre roll, bumper ad

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 140 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создание видеорекламы с точными спецификациями для конкретных платформ: TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, LinkedIn.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeМедиа и видеоМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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.

Опасные команды
Если установить

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.

Автору

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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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-shell SKILL.md:14
    Скачивание 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 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2140 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 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.