SKILLEMALL.ai

AB nano-banana-kling-ad-workflow

Воссоздайте рабочие процессы низкобюджетных ИИ-видеорекламы, используя генерацию изображений Nano Banana и синтез видео Kling 3.0 с диалогами, включая дизайн промптов, планирование сцен, контроль затрат и передачу для экспорта. Используйте, когда пользователь хочет быстро (часто за несколько часов) создать кинематографичную рекламу с небольшим кредитным бюджетом или запрашивает конвейер Nano Banana + Kling в стиле Deon.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Recreate low-budget AI video ad workflows using Nano Banana image gene…»

Recreate low-budget AI video ad workflows using Nano Banana image generation plus Kling 3.0 video synthesis with dialogue, including prompt design, scene planning, cost control, and export handoff. Use when a user wants to produce a cinematic ad quickly (often in a few hours) with a small credit budget, or asks for a Deon-style Nano Banana + Kling pipeline.

ClawHub Agent Skills автор: gracelungu v1.0.0 3 файла тело ≈ 686 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Воссоздайте рабочие процессы низкобюджетных ИИ-видеорекламы, используя генерацию изображений Nano Banana и синтез видео Kling 3.0 с диалогами, включая дизайн…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеоИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 686 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed planning checklist for making AI video ads and does not add executable code, persistence, or hidden access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.