FD cn-video-gen
Китайский навык генерации AI-видео. Поддерживает Tongyi Wanxiang (Wan2.6 текст в видео/изображение в видео) и Keling (Kling V2). Подходит для сценариев творческого производства видео, генерации видео из изображений, создания динамического контента. Активируется, когда пользователь запрашивает генерацию видео, преобразование изображения в динамическое видео или создание видеофрагмента на основе описания.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国产AI视频生成技能。支持通义万相(Wan2.6文生视频/图生视频)和可灵(Kling V2)。适合创意视频制作、图生视频、动态内容生成等场…»
国产AI视频生成技能。支持通义万相(Wan2.6文生视频/图生视频)和可灵(Kling V2)。适合创意视频制作、图生视频、动态内容生成等场景。当用户要求生成视频、将图片生成动态视频、或基于描述生成视频片段时触发。
Китайский навык генерации AI-видео.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
- 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 · 2
-
критично Секреты в коде
secret-openai-keyscripts/upload_image.py:14Ключ в формате OpenAI (в кавычках — упоминание, а не команда)IMGURL_TOKEN = os.environ.get("IMGURL_TOKEN", "sk-U…Bza")в кавычках
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/upload_image.py:20Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)boundary = "----…0gW"
в кавычках
Просканировано файлов: 5. 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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 607 токенов
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 107: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.