AB picasso-tiktok
Полный конвейер видео TikTok/Reels: сценарий → озвучка TTS (ElevenLabs) → говорящий аватар HeyGen → автоматические субтитры (Whisper) → композиция ffmpeg → финальное видео 1080x1920. Также поддерживает генерацию AI B-roll с помощью Runway Gen-4.5, когда исходное видео отсутствует. ✅ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Создание TikTok или Instagram Reels с нуля с озвучкой - Превращение новостной статьи, темы или сценария в видео 9:16 - Добавление говорящего аватара к любому видео - Генерация клипов AI B-roll (Runway Gen-4.5) и их монтаж в Reel ❌ НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Вам нужно только изображение (используйте nano-banana-pro) - Вам нужен только аудио TTS (используйте ElevenLabs напрямую) Требуемые переменные окружения: ELEVENLABS_API_KEY, ELEVENLABS_VOICE_ID, HEYGEN_API_KEY, YOUR_HEYGEN_AVATAR_ID, OPENAI_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN Требуемые системные инструменты: ffmpeg, yt-dlp, Python 3
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full TikTok/Reels video pipeline: script → TTS voiceover (ElevenLabs)…»
Full TikTok/Reels video pipeline: script → TTS voiceover (ElevenLabs) → HeyGen talking avatar → auto-subtitles (Whisper) → ffmpeg compose → 1080x1920 final video. Also supports AI B-roll generation with Runway Gen-4.5 when no source video exists. ✅ USE WHEN: - Creating TikTok or Instagram Reels from scratch with voiceover - Turning a news article, topic, or script into a 9:16 video - Adding a talking avatar to any video - Generating AI B-roll clips (Runway Gen-4.5) and editing into a Reel ❌ DON'T USE WHEN: - You only need an image (use nano-banana-pro) - You only need TTS audio (use ElevenLabs directly) Required env vars: ELEVENLABS_API_KEY, ELEVENLABS_VOICE_ID, HEYGEN_API_KEY, YOUR_HEYGEN_AVATAR_ID, OPENAI_API_KEY, REPLICATE_API_TOKEN Required system tools: ffmpeg, yt-dlp, Python 3
Полный конвейер видео TikTok/Reels: сценарий → озвучка TTS (ElevenLabs) → говорящий аватар HeyGen → автоматические субтитры (Whisper) → композиция ffmpeg →…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, 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: 2. 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
- 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
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3105 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 796 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 35 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.