AC embedded-captions
Добавление подписей или субтитров к существующему видео с одним говорящим лицом без редактирования исходного материала. Используйте для обычных текстовых подписей, кинематографических подписей, размещенных за говорящим, VFX-подписей, "炸/特效/酷炫字幕" или именованной подписи из каталога 35 стилей. Маршрутизируйте по визуальной идентификации, а не по серверному движку. Тихий рельс `anchor` является стандартным; встраивайте каждое слово только тогда, когда пользователь явно хочет полностью кинематографического оформления. Рабочий процесс выполняется локально от начала до конца, включая транскрипцию и выделение объекта; разделите многокадровый материал перед его применением.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add captions or subtitles to an existing single-subject talking-head v…»
Add captions or subtitles to an existing single-subject talking-head video without editing the footage. Use for plain verbatim captions, cinematic captions embedded behind the subject, VFX captions, “炸/特效/酷炫字幕,” or a named identity from the 35-style catalog. Route by visual identity, not by backend engine. The quiet `anchor` rail is the default; embed every word only when the user explicitly wants a fully cinematic treatment. The workflow runs locally end to end, including transcription and subject matting; split multi-shot footage before applying it.
Добавление подписей или субтитров к существующему видео с одним говорящим лицом без редактирования исходного материала.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, стоимость исполнения
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 8031 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8031 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 57, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 557 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 14)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.