BC viral-video-teardown-remake
Превратите короткое видео, которое уже «зашло», в свою версию. Вставьте ссылку, и этот рабочий процесс анализа вирусных видео и создания ремейков коротких видео прочитает оригинал в TikTok, Douyin, Xiaohongshu, Instagram, YouTube или X — включая подпись, автора, видимые метрики, комментарии, а на YouTube — полную расшифровку. Или работайте с файлом, скриншотами или собственным описанием. Он разбивает клип на крючок, основные моменты и призыв к действию, называет шаблон сценария, оценивает, что способствовало успеху, а затем переписывает эту структуру вокруг вашего продукта или темы — предоставляя раскадровку с разделением визуальных элементов и озвучки, референсные кадры из ваших собственных материалов перед их генерацией, звуковую дорожку, а также либо анимированный клип, либо сегментированные источники с покадровым списком монтажа. Используйте его, чтобы изучить вирусное короткое видео конкурента, позаимствовать проверенную структуру для Reels, Shorts или WeChat Channels, воссоздать эталонное видео под вашим брендом или превратить сохраненную ссылку в контент-формулу, которую можно использовать снова.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a short video that already worked into your own version. Paste th…»
Turn a short video that already worked into your own version. Paste the link and this viral video teardown and short-video remake workflow reads the reference itself on TikTok, Douyin, Xiaohongshu, Instagram, YouTube, or X — caption, author, visible metrics, comments, and on YouTube the full transcript — or work from a file, screenshots, or your own description instead. It breaks the clip into its hook, body beats, and call to action, names the script pattern behind it, scores what carried the performance, then rewrites that structure around your product or topic — delivering a shot list with visuals and narration kept apart, reference frames from your own assets before any are generated, a narration track, and either an animated clip or segmented sources with a timecoded edit list. Use it to study a competitor's viral short, borrow a proven structure for Reels, Shorts, or WeChat Channels, rebuild a benchmark video under your own brand, or turn a saved reference into a content formula you can run again.
Превратите короткое видео, которое уже «зашло», в свою версию.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5557 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, 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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5557 токенов
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- 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)
- +3Длина description 1018: рекомендуется 120–800 символов
- +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
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.