SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD short-video-ai

Полностью автоматизированный конвейер производства коротких видео (60-90 секунд) с помощью ИИ. Пользователь дает идею или заголовок → генерируется сценарий, разделенный на сцены (каждая сцена по 10 секунд) → генерируется видео для каждой сцены с помощью Wan2.6 → генерируется звук для каждой сцены с помощью ElevenLabs → все объединяется с помощью FFmpeg → финальное видео отправляется в Telegram. Используйте этот навык для любого запроса типа: «сделай видео о...», «сделай шортс о...», «сделай рилс о...», «short video ai», «видео с полным ИИ», «wan2 + elevenlabs + telegram».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«بايبلاين إنتاج فيديو قصير (60-90 ثانية) بالكامل بالذكاء الاصطناعي. الم…»

بايبلاين إنتاج فيديو قصير (60-90 ثانية) بالكامل بالذكاء الاصطناعي. المستخدم يعطي فكرة أو عنوان → يولّد سكريبت مقسّم لمشاهد (كل مشهد 10 ثوانٍ) → يولّد فيديو كل مشهد بـ Wan2.6 → يولّد صوت كل مشهد بـ ElevenLabs → يدمج الكل بـ FFmpeg → يرسل الفيديو النهائي على Telegram. استخدم هذه المهارة عند أي طلب من نوع: "اعمل فيديو عن ...", "اعمل شورت عن ...", "اعمل ريلز عن ...", "short video ai", "فيديو ذكاء اصطناعي كامل", "wan2 + elevenlabs + telegram".

ClawHub Agent Skills автор: Eslamshtain11 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 192 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Полностью автоматизированный конвейер производства коротких видео (60-90 секунд) с помощью ИИ.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураTelegramМедиа 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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 Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:407
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    url = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendVideo"
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 5. 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 "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (short-video-ai) не совпадает с папкой (video-full-free)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4192 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

  • +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
  • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed AI video workflow that uses third-party services and Telegram as advertised, but users should avoid sensitive content and review destinations before running it.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.