SKILLEMALL.ai

AD text-to-video

Создание готовых к использованию видео MP4 из текста/материалов/сценариев озвучивания. Процесс: этап планирования создает сценарий + раскадровку + список материалов + конфигурацию TTS → этап hyperframes автоматически инициализирует проект, создает HTML-композицию, синтезирует аудио TTS и рендерит MP4. Подходит для демонстрации продуктов, видео с озвучкой, объяснения концепций, образовательного контента и т.д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从文本/资料/口播脚本一站式生成可交付的视频 MP4。流程:planner 阶段产出脚本+分镜+素材清单+TTS 配置 → hyperfra…»

从文本/资料/口播脚本一站式生成可交付的视频 MP4。流程:planner 阶段产出脚本+分镜+素材清单+TTS 配置 → hyperframes 阶段自动 init 项目、生成 HTML composition、合成 TTS 音频、渲染 MP4。适用于产品讲解、口播视频、概念解释、教育科普等场景。

ClawHub Agent Skills автор: AIjindouhua v0.1.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 188 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Создание готовых к использованию видео MP4 из текста/материалов/сценариев озвучивания.

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

ГенераторМедиа и видеотип 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
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 9. 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")

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 (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 85
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2188 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed text-to-video workflow whose shell commands, TTS providers, API keys, and output files fit its stated purpose, though users should treat cloud TTS as an external data transfer.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июл. 2026 г.