SKILLEMALL.ai

AC bozo-writer

Инструмент для расширения и имитации сценариев для коротких видеороликов. Разработан для блогеров в сфере ИИ. На основе предоставленного контента или статьи по теме ИИ расширяет и создает сценарии для коротких видеороликов, следуя 8-шаговой основной структуре (начало → сравнение → поворотный момент → глубокий анализ → повышение ценности → ключевые болевые точки → предложение решения → заключительный аккорд). Применим для создания контента по основам ИИ, обучению Lora, использованию Comfyui, вызовам API, программированию ИИ, созданию ИИ-агентов и т. д. Используйте, когда пользователь просит написать, расширить, переписать или создать сценарии для коротких видеороликов на темы ИИ или запрашивает контент для платформ коротких видео, таких как Douyin/Xiaohongshu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«短视频口播文案扩展仿写工具。专为AI领域自媒体博主设计,根据提供的AI主题内容或文章,按照8步核心结构(开篇破局→对比铺垫→核心转折→深层解…»

短视频口播文案扩展仿写工具。专为AI领域自媒体博主设计,根据提供的AI主题内容或文章,按照8步核心结构(开篇破局→对比铺垫→核心转折→深层解析→价值升华→关键痛点→方法给出→结尾点睛)扩展创作短视频口播文案。适用于AI基础知识科普、Lora训练、Comfyui使用、API调用、AI编程、智能体搭建等内容创作。 Trigger when user asks to write, expand, rewrite, or create short video scripts for AI topics, or requests content for short video platforms like Douyin/Xiaohongshu.

ClawHub Agent Skills автор: bozoyan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 685 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для расширения и имитации сценариев для коротких видеороликов.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 59/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 70
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 685 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 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only writing helper for Chinese AI short-video scripts and does not request files, credentials, tools, or code execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.