AC ai-comic-drama-shot-maker
Превратите комикс-панель, лист персонажа, кадр вебтуна или застывший сюжетный момент в один динамичный комикс-драматический кадр. Этот генератор AI-комикс-драмы и создатель движущихся комиксов анимирует утвержденную комикс-панель или кадр манги в короткий живой кадр, интерполирует движение между первым и последним комикс-панелями, объединяет свободные ссылки на персонажа, стиль и сцену в новый комикс-драматический кадр или создает оригинальный первый кадр комикса и оживляет его. Используйте его для кадров веб-новелл, движущихся комиксов, вебтунов в видео, анимации кадров манги, входов персонажей, эмоциональных крупных планов, экшн-панелей, реакций на диалоги и сериализованных рабочих процессов создателей, с сохранением идентичности персонажа, утвержденным художественным направлением и честным обзором каждого независимо сгенерированного кадра.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a comic panel, character sheet, webtoon frame, or frozen story be…»
Turn a comic panel, character sheet, webtoon frame, or frozen story beat into one dynamic comic-drama shot. This AI comic drama generator and motion comic maker animates an approved comic panel or manga frame into a short live shot, interpolates motion between a first and last comic panel, combines loose character, style, and scene references into a new comic-drama shot, or creates an original comic first frame and brings it to life. Use it for web-novel comic shots, motion comics, webtoon to video, manga panel animation, character entrances, emotional close-ups, action panels, dialogue reactions, and serialized creator workflows, with frozen character identity, approved art direction, and honest review of each independently generated shot.
Превратите комикс-панель, лист персонажа, кадр вебтуна или застывший сюжетный момент в один динамичный комикс-драматический кадр.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 14. 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2887 токенов
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 750 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.