SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD short-drama-produce

После явного подтверждения создателем выполняйте задачи по производству изображений, видео, TTS/озвучки или музыки для временной шкалы в проектах коротких сериалов и сохраняйте результаты вместе с кратким журналом выполнения в проекте. Используйте, когда пользователь говорит "сгенерировать это изображение/это видео/этот озвучку/эту музыку", "начать генерацию изображения/видео/озвучки/музыки", "отправить подтвержденные подсказки на производство" или просит пакетно выполнить подтвержденные медиа-задачи; не отвечаете за создание подсказок, сцен, диалогов, текстов песен или звуковых профилей, и никогда не рассматривайте предпросмотр, продолжение, описание бюджета или существующий статус принятия как подтверждение текущего платного производства.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在创作者明确确认后，执行短剧项目的图片、视频、TTS/配音或时间线音乐生产任务，并把结果与精简运行记录落回项目。用户说“生成这张图/这段视频…»

在创作者明确确认后，执行短剧项目的图片、视频、TTS/配音或时间线音乐生产任务，并把结果与精简运行记录落回项目。用户说“生成这张图/这段视频/这句配音/这段配乐”“开始跑图/跑视频/合成语音/生成音乐”“把已确认提示词送去生产”，或要求批量执行已确认媒体任务时使用；不负责创作提示词、镜头、台词、歌词或声音身份，也绝不把预览、继续、预算说明或既有接受状态当作本次付费生产确认。

zenstory-ai/drama-skills Agent Skills автор: zenstory-ai 12 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 903 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

После явного подтверждения создателем выполняйте задачи по производству изображений, видео, TTS/озвучки или музыки для временной шкалы в проектах коротких…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкаИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/fixture_adapter.py:23
    Длинный blob, похожий на base64 (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "iVBO…mNk+A8AA…YII="
    тестовый файлв кавычках

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1903 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 188 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.