AC alibabacloud-bailian-video-creator
Навык создания ИИ-видео, поддерживающий преобразование текста в видео, изображения в видео, ссылки в видео, редактирование видео и понимание видео. Использует модели wan2.6-t2v, wan2.6-i2v, wan2.6-r2v-flash, wanx2.1-vace-plus, qwen3.5-plus и другие. Используйте этот навык, когда пользователям нужно создавать видео, редактировать видео или анализировать видеоконтент. Примечание: при первом запуске он будет автоматически управлять ключами API DashScope (создавать/перерабатывать) и может автоматически установить плагин Alibaba Cloud CLI ModelStudio.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI video creation skill supporting text-to-video, image-to-video, refe…»
AI video creation skill supporting text-to-video, image-to-video, reference-to-video, video editing, and video understanding. Uses wan2.6-t2v, wan2.6-i2v, wan2.6-r2v-flash, wanx2.1-vace-plus, qwen3.5-plus and other models. Use this skill when users need to generate videos, edit videos, or analyze video content. Note: on first run, it will auto-manage DashScope API Keys (create/recycle) and may auto-install the Alibaba Cloud CLI ModelStudio plugin.
Навык создания ИИ-видео, поддерживающий преобразование текста в видео, изображения в видео, ссылки в видео, редактирование видео и понимание видео.
Как процесс C 56/100 · 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalSKILL.md:175Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример) (значение-заглушка)api_key = "sk-a…..." # Hardcoding forbidden
заглушка
Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: AI video creation skill supporting text-to-video, image-to-video, … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 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: 12, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4743 токенов
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
- +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.