AC article-to-science-video
Полный рабочий процесс автоматического преобразования текстового контента, такого как статьи, диссертации, отчеты, в сценарии для научно-популярных видео. Интегрирует три шага: анализ статьи, генерация сценария, дизайн раскадровки. Поддерживает два режима: короткие видео (Douyin/TikTok 30-60 секунд) и длинные видео (Bilibili, раздел знаний, 8-15 минут). Предоставляет два варианта раскадровки: с участием реальных людей и полностью сгенерированные ИИ. Выходные данные включают сценарий видео, таблицу раскадровки по кадрам, подсказки для изображений, аннотации субтитров и руководство по редактированию для пользователя для самостоятельной сборки в таких инструментах, как Jianying. Активируется, когда пользователь говорит «сделай этот текст сценарием для научно-популярного видео», «преобразуй статью в сценарий видео», «сгенерируй сценарий видео на основе этой статьи», «текст статьи в сценарий видео» и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将文章、论文、报告等文本内容自动转换为科普视频脚本的完整工作流。整合文章解析、脚本生成、分镜设计三步，支持短视频（抖音/TikTok 30-…»
将文章、论文、报告等文本内容自动转换为科普视频脚本的完整工作流。整合文章解析、脚本生成、分镜设计三步，支持短视频（抖音/TikTok 30-60s）和长视频（B站知识区 8-15min）两种模式，提供真人出镜和纯AI制作两种分镜方案。输出包含视频脚本、逐镜分镜表、画面提示词、字幕标注、剪辑指南，供用户在剪映等工具中自行合成。当用户说'把这篇文章做成科普视频脚本'、'将文章转为视频脚本'、'基于这篇文章生成视频脚本'、'文章生成视频脚本'等需求时触发。
Полный рабочий процесс автоматического преобразования текстового контента, такого как статьи, диссертации, отчеты, в сценарии для научно-популярных видео.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1089 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 227 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.