SKILLEMALL.ai

AD linkpix-vidu-q3-sales

Помогите продавцам электронной коммерции, дизайнерам и операторам независимых сайтов создавать «видео для электронной коммерции Vidu Q3» через Qinghu AI: Vidu Q3 обладает чрезвычайно точной способностью воспроизводить эталонные изображения, поддерживает генерацию с высокой степенью согласованности и может идеально воспроизводить материалы продукта, текстуры и детали упаковки. Подходит для отображения SKU одежды Taobao Tmall, динамического отображения деталей ювелирных изделий Pinduoduo, демонстрации продуктов 1688, видеороликов о высококачественных продуктах Amazon, рекламных материалов Temu, видеороликов для тонких категорий Shopee и визуального маркетинга независимых сайтов SHEIN. Особенно подходит для категорий с высокими требованиями к воспроизведению материалов, таких как ювелирные изделия, одежда и мебель. Используйте этот навык для видео для электронной коммерции Vidu Q3, генерации ИИ-видео, согласованности продуктов, воспроизведения материалов, отображения деталей, Taobao, Pinduoduo, 1688, Amazon, Temu, независимых сайтов, видео одежды, демонстрации ювелирных изделий, генерации ИИ-видео. Единый доступ через Qinghu AI, поддерживает загрузку материалов, опрос задач и загрузку результатов. Обязательно запускайте, когда пользователь просит видео для электронной коммерции Vidu Q3 или Vidu Q3 для видео о продажах/продуктах/рекомендациях/рекламе. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, Qinghu, Vidu Q3, ViduQ3, согласованность продуктов, воспроизведение материалов, ювелирные изделия, одежда, мебель, Taobao, Pinduoduo, Amazon, SHEIN, независимые сайты. Когда пользователь просит видео для электронной коммерции Vidu Q3 или Vidu Q3 для видео о продажах/продуктах/рекомендациях/рекламе, обязательно запускайте. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, Qinghu, Vidu Q3, ViduQ3, согласованность продуктов, воспроизведение материалов, ювелирные изделия, одежда, мебель, Taobao, Pinduoduo, Amazon, SHEIN, независимые сайты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮助电商商家、设计师和独立站运营通过青虎AI完成“Vidu Q3 电商带货视频”:Vidu Q3具备极其精准的参考图还原能力,支持超强的一致…»

帮助电商商家、设计师和独立站运营通过青虎AI完成“Vidu Q3 电商带货视频”:Vidu Q3具备极其精准的参考图还原能力,支持超强的一致性生成,能完美复刻商品材质、纹路和包装细节。适配淘宝天猫服装SKU展示、拼多多饰品细节图动态化、1688产品演示、Amazon高档商品视频、Temu高质量广告素材、Shopee精细类目视频以及SHEIN独立站视觉营销。特别适合对材质还原要求极高的珠宝、服装、家具类目。 Use this skill for ViduQ3电商视频, AI视频生成, 商品一致性, 材质还原, 细节展示, 淘宝, 拼多多, 1688, Amazon, Temu, 独立站, 服装视频, 珠宝展示, AIGC视频生成。通过青虎AI统一接入,支持素材上传、任务轮询和结果下载。 当用户要求用 Vidu Q3 电商带货视频 或 Vidu Q3 做带货/商品/种草/广告视频时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、Vidu Q3、ViduQ3、商品一致性、材质还原、珠宝、服装、家具、淘宝、拼多多、Amazon、SHEIN、独立站。

ClawHub Agent Skills автор: AutoAGC v0.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 586 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помогите продавцам электронной коммерции, дизайнерам и операторам независимых сайтов создавать «видео для электронной коммерции Vidu Q3» через Qinghu AI: Vidu…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1586 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill does what it claims, but it asks for a live API key in chat and directs broad unpinned package installs that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 8 сент. 2026 г.