SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC video-generation

Набор инструментов для генерации видео с помощью ИИ — создавайте видео из текстовых подсказок или входных изображений с использованием нескольких ИИ-моделей (Veo 3.1, Veo 3, Seedance 1.5 Pro, Wan 2.5, Grok Imagine Video и т. д.). Поддерживает генерацию как text-to-video, так и image-to-video. Используйте, когда пользователи запрашивают создание видео, ИИ-видео, text to video, image to video, анимацию изображений, генерацию видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI Video generation toolkit — generate videos from text prompts or inp…»

AI Video generation toolkit — generate videos from text prompts or input images using multiple AI models (Veo 3.1, Veo 3, Seedance 1.5 Pro, Wan 2.5, Grok Imagine Video, etc.). Support both text-to-video and image-to-video generation. Use when users ask for video creation, AI video, text to video, image to video, animate image, video generation.

ClawHub Agent Skills автор: GentleYo v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 823 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Набор инструментов для генерации видео с помощью ИИ — создавайте видео из текстовых подсказок или входных изображений с использованием нескольких ИИ-моделей…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ГенераторМедиа и видеотип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:28
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 6. 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 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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 (video-generation) не совпадает с папкой (video-generation-t2v-i2v)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 823 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 346 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill does what it claims, but it needs review because it automatically sends selected local images to third-party image hosts and broadly loads local environment secrets.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.