AC sora-watermark-remover
Удаляйте водяные знаки из видео, сгенерированных Sora 2, через API NanoPhoto.AI. Используйте, когда: (1) Пользователю требуется удаление водяного знака Sora или средство удаления водяных знаков для видео Sora, (2) Пользователь предоставляет ссылку на общий доступ Sora из sora.chatgpt.com и хочет получить чистое загружаемое видео, (3) Пользователь упоминает «удалить водяной знак», «без водяного знака», «чистый экспорт Sora», «ссылка на общий доступ Sora» или «NanoPhoto». Предварительное условие: получите ключ API на https://nanophoto.ai/settings/apikeys и настройте env.NANOPHOTO_API_KEY.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Remove watermarks from Sora 2 generated videos via the NanoPhoto.AI AP…»
Remove watermarks from Sora 2 generated videos via the NanoPhoto.AI API. Use when: (1) User needs Sora watermark removal or a watermark remover for a Sora video, (2) User provides a Sora share link from sora.chatgpt.com and wants a clean downloadable video, (3) User mentions remove watermark, no watermark, clean Sora export, Sora share link, or NanoPhoto. Prerequisite: Obtain an API key at https://nanophoto.ai/settings/apikeys and configure env.NANOPHOTO_API_KEY.
Удаляйте водяные знаки из видео, сгенерированных Sora 2, через API NanoPhoto.AI. Используйте, когда: (1) Пользователю требуется удаление водяного знака Sora…
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
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: 4. 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 693 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 467 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.