SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD ai-video-auto-generator

Полностью автоматизированная конвейерная линия коротких видеороликов с ИИ: от идеи до готового видео, одно нажатие кнопки для создания видео. Генерация сценария → автоматическое исправление → генерация ресурсов → видео → аудио → субтитры, полностью автоматизированная без присмотра. | Автоматическая конвейерная линия видео ИИ: от идеи до финального видео, одна команда. Генерация сценария → автоматическое исправление → ресурсы → видео → аудио → субтитры, полностью автоматизированная.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 短视频全自动流水线：从想法到成片，一键出视频。脚本生成→自动修复→资产生成→视频→音频→字幕，全自动无人值守。| AI video a…»

AI 短视频全自动流水线：从想法到成片，一键出视频。脚本生成→自动修复→资产生成→视频→音频→字幕，全自动无人值守。| AI video auto pipeline: from idea to final video, one command. Script generation → auto repair → assets → video → audio → subtitles, fully automated.

ClawHub Hermes автор: JinXuchen2020 v2.7.1 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 338 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 24 ч назад

Полностью автоматизированная конвейерная линия коротких видеороликов с ИИ: от идеи до готового видео, одно нажатие кнопки для создания видео.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent Cursor
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump .workbuddy/memory/2026-07-15.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (2) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    .workbuddy/memory/2026-07-15.md, .workbuddy/memory/2026-07-16.md

Просканировано файлов: 33. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 209 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2338 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
  • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 209 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 13)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to be a real AI video pipeline, but it needs review because it can install packages, run detached jobs, use global credentials, and upload or write data to third-party services with some scoping and documentation mismatches.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.