AC tensorslab-video
Генерация видео с использованием моделей генерации видео ИИ от TensorsLab. Поддерживает генерацию видео из текста и изображений с автоматическим улучшением подсказок, отслеживанием прогресса и сохранением локальных файлов. Используйте для генерации видео по текстовым описаниям, анимации статичных изображений, создания кинематографического контента и различных соотношений сторон. Требуется переменная среды TENSORSLAB_API_KEY. Генерация видео занимает несколько минут.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate videos using TensorsLab's AI video generation models. Support…»
Generate videos using TensorsLab's AI video generation models. Supports text-to-video and image-to-video generation with automatic prompt enhancement, progress tracking, and local file saving. Use for generating videos from text descriptions, animating static images, creating cinematic content, and various aspect ratios. Requires TENSORSLAB_API_KEY environment variable. Video generation takes several minutes.
Генерация видео с использованием моделей генерации видео ИИ от TensorsLab.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
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: 4. 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
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tensorslab-video) не совпадает с папкой (tl-video)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1433 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.