AC ugc-manual
Генерация видео с синхронизацией губ из изображения + собственной аудиозаписи пользователя. ✅ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Пользователь предоставляет СВОЙ аудиофайл (запись голоса) - Нужно синхронизировать изображение с конкретным аудио/голосом - Пользователь сам записал сценарий - Необходимо точно сохранить временные метки аудио ❌ НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, КОГДА: - Пользователь предоставляет текстовый сценарий (не аудио) → используйте veed-ugc - Нужно, чтобы ИИ сгенерировал голос → используйте veed-ugc - Аудиофайла еще нет → используйте veed-ugc со сценарием ВХОД: Изображение + аудиофайл (запись пользователя) ВЫХОД: Видео MP4 с синхронизацией губ под предоставленное аудио КЛЮЧЕВОЕ ОТЛИЧИЕ: veed-ugc = сценарий → ИИ-голос → видео ugc-manual = аудио пользователя → видео (без генерации голоса)
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate lip-sync video from image + user's own audio recording. ✅ US…»
Generate lip-sync video from image + user's own audio recording. ✅ USE WHEN: - User provides their OWN audio file (voice recording) - Want to sync image to specific audio/voice - User recorded the script themselves - Need exact audio timing preserved ❌ DON'T USE WHEN: - User provides text script (not audio) → use veed-ugc - Need AI to generate the voice → use veed-ugc - Don't have audio file yet → use veed-ugc with script INPUT: Image + audio file (user's recording) OUTPUT: MP4 video with lip-sync to provided audio KEY DIFFERENCE: veed-ugc = script → AI voice → video ugc-manual = user audio → video (no voice generation)
Генерация видео с синхронизацией губ из изображения + собственной аудиозаписи пользователя.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, 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 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 557 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.