AB sora-2-generate
Генерирует видео с помощью API NanoPhoto.AI Sora 2 в режиме text-to-video или image-to-video. Используйте, когда: (1) Пользователь хочет создать видео Sora 2 из промпта, (2) Пользователь предоставляет один или несколько общедоступных URL-адресов изображений и хочет сгенерировать видео из изображений, (3) Пользователь упоминает Sora 2, генерацию видео NanoPhoto, text to video, image to video, генерацию кинематографических промптов или проверку статуса генерации Sora. Поддерживает отправку, проверку статуса и необязательное отслеживание в процессе из одного пакета скриптов. Предварительное условие: получите API-ключ на https://nanophoto.ai/settings/apikeys и настройте env.NANOPHOTO_API_KEY.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate videos with the NanoPhoto.AI Sora 2 API in text-to-video or i…»
Generate videos with the NanoPhoto.AI Sora 2 API in text-to-video or image-to-video mode. Use when: (1) User wants to create a Sora 2 video from a prompt, (2) User provides one or more public image URLs and wants image-to-video generation, (3) User mentions Sora 2, NanoPhoto video generation, text to video, image to video, cinematic prompt generation, or checking Sora generation status. Supports submission, status checks, and optional in-process polling from a single bundled script. Prerequisite: Obtain an API key at https://nanophoto.ai/settings/apikeys and configure env.NANOPHOTO_API_KEY.
Генерирует видео с помощью API NanoPhoto.AI Sora 2 в режиме text-to-video или image-to-video. Используйте, когда: (1) Пользователь хочет создать видео Sora 2…
Как процесс B 67/100 · 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 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, web), 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
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1549 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 597 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.