AD linkpix-xiaohongshu-viral-video
Генерация вирусных видео для Xiaohongshu. Помогает операторам продвижения товаров, байерам, блогерам Xiaohongshu создавать «вирусные видео для Xiaohongshu» с помощью Qinghu AI: может использовать большие модели, такие как Keling Kling 3.0, Ali Wanx 3.0, MiniMax H3, Seedance 2.0, Seedance 2.5, HappyHorse 1.1, и преуспевает в создании видео в стиле Vlog-рекомендаций, распаковки, иммерсивного опыта, преобразования изображений в видео, атмосферных коротких фильмов, точно улавливая предпочтения пользователей Xiaohongshu к реализму, эстетике и эмоциональной ценности. Подходит для товарных заметок, видеозаметок, привлечения трафика из прямых трансляций на Xiaohongshu, эффективно повышая коэффициент вовлечения. Используйте этот навык для вирусных видео Xiaohongshu, Vlog-рекомендаций, распаковки, иммерсивного опыта, преобразования изображений в видео, атмосферных коротких фильмов, байерской электронной коммерции, заметок о рекомендациях, привлечения трафика, реализма. Единый доступ через Qinghu AI, поддерживает загрузку материалов, опрос задач и загрузку результатов. Обязательно активируется, когда пользователь запрашивает генерацию вирусных видео для Xiaohongshu или короткие видео для рекомендаций/покупок/рекламы на Xiaohongshu. Ключевые слова: LinkPix, qhkit, Qinghu, вирусные видео Xiaohongshu, Vlog-рекомендации, распаковка, иммерсивный опыт, преобразование изображений в видео, атмосфера, товарные заметки, видеозаметки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书 爆款带货视频生成。帮助小红书种草运营、买手、博主通过青虎AI完成“小红书 爆款带货视频生成”：可调用可灵Kling 3.0、阿里Wa…»
小红书 爆款带货视频生成。帮助小红书种草运营、买手、博主通过青虎AI完成“小红书 爆款带货视频生成”：可调用可灵Kling 3.0、阿里Wanx 3.0、MiniMax H3、Seedance 2.0、Seedance 2.5、HappyHorse 1.1等大模型，擅长制作Vlog种草、开箱测评、沉浸式体验、图文转视频、氛围感短片等视频类型，精准拿捏小红书用户对真实感、审美和情绪价值的偏好。适用于小红书商品笔记、视频笔记、直播间引流等场景，高效提升种草率。Use this skill for 小红书爆款视频, Vlog种草, 开箱测评, 沉浸式体验, 图文转视频, 氛围感短片, 买手电商, 种草笔记, 引流, 真实感,。通过青虎AI统一接入，支持素材上传、任务轮询和结果下载。 当用户要求做小红书 爆款视频生成或小红书带货/种草/投放短视频时必须触发。关键词：LinkPix、qhkit、青虎、小红书爆款视频、Vlog种草、开箱测评、沉浸式体验、图文转视频、氛围感、商品笔记、视频笔记。
Генерация вирусных видео для Xiaohongshu.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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-keyнеизвестное 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: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1528 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 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.