SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD chanjing-one-click-video-creation

Пользователь вводит тему или рабочий процесс, автоматически генерирует полный короткий видеоролик (сценарий, раскадровка, озвучка цифрового аватара и смешанный монтаж с AI-изображениями); вызывает Chanjing Open API и скрипты поднавыков из того же репозитория.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用户输入选题或工作流，自动生成完整短视频成片（文案、分镜、数字人口播与 AI 画面混剪）；调用 Chanjing Open API 与同仓库…»

用户输入选题或工作流，自动生成完整短视频成片（文案、分镜、数字人口播与 AI 画面混剪）；调用 Chanjing Open API 与同仓库子技能脚本。

ClawHub Agent Skills автор: BinKes v1.0.10 MIT-0 23 файла тело ≈ 3 055 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Пользователь вводит тему или рабочий процесс, автоматически генерирует полный короткий видеоролик (сценарий, раскадровка, озвучка цифрового аватара и…

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

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
69
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token outputs/zhuge-cao-workflow.json:4
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "audio_man": "C-CA…f2b",
    в кавычках

Просканировано файлов: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credential"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "openclaw_primary_env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "machine_readable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires_ffmpeg"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires_ffprobe"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "notes"

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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3055 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 76: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chanjing short-video generation workflow that uses expected API credentials, network calls, local media files, and ffmpeg processing.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.