AB comic-drama-generate
Генерирует эпизоды сериализованных комикс-драм / 漫剧 через фиксированный конвейер производства с использованием нескольких навыков и сильной согласованностью персонажей. Используйте, когда пользователь хочет создать ИИ-漫剧, 连载短剧, анимированную короткую драму или эпизодическое короткометражное повествование; когда им нужен повторяемый рабочий процесс 三视图→ключевой кадр→генерация изображения в видео для согласованных персонажей; когда они хотят превратить идею в сценарии, раскадровки, 15-секундные однокадровые видео и финальные смонтированные эпизоды; или когда они хотят объединить video-prompt-generator, nano-banana-pro, sora-2-generate и локальный ffmpeg для производства видео из раскадровки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate serialized comic-drama / 漫剧 episodes through a fixed multi-sk…»
Generate serialized comic-drama / 漫剧 episodes through a fixed multi-skill production pipeline with strong character consistency. Use when the user wants to create AI 漫剧, 连载短剧, animated short drama, or episodic short-form storytelling; when they need a repeatable 三视图→关键帧→图生视频 workflow for consistent characters; when they want to turn an idea into scripts, storyboards, 15-second single-shot videos, and final edited episodes; or when they want to combine video-prompt-generator, nano-banana-pro, sora-2-generate, and local ffmpeg for storyboard-to-video production.
Генерирует эпизоды сериализованных комикс-драм / 漫剧 через фиксированный конвейер производства с использованием нескольких навыков и сильной согласованностью…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 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 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1553 токенов
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 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.