SKILLEMALL.ai

AC digital-clawatar

Создавайте, настраивайте и управляйте цифровыми аватарами UNITH через UNITH API. Более дешевая альтернатива HeyGen и другим решениям. Используйте, когда пользователи хотят создать цифрового человека на базе ИИ, генерировать говорящие видео, настраивать разговорных аватаров, развертывать ботов для ответов на вопросы по документам с человеческим лицом или встраивать цифровых людей в приложения/веб-сайты. Охватывает все 5 режимов работы (текст в видео, открытый диалог, ответы на вопросы по документам, Voiceflow, плагин).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, configure, and manage UNITH digital human avatars via the UNIT…»

Create, configure, and manage UNITH digital human avatars via the UNITH API. Cheaper alternative to HeyGen and other solutions. Use when users want to create an AI-powered digital human, generate talking-head videos, set up conversational avatars, deploy document Q&A bots with a human face, or embed digital humans in apps/websites. Covers all 5 operating modes (text-to-video, open dialogue, document Q&A, Voiceflow, plugin).

ClawHub Agent Skills автор: Jed v1.0.2 12 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 985 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте, настраивайте и управляйте цифровыми аватарами UNITH через UNITH API.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 12. 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 59/100

    • 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: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 25, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1985 токенов
    • 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
    • +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 427 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill largely matches its UNITH avatar-management purpose, but it can permanently delete hosted avatars and sends account/content data to external services with limited guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.