AB alibabacloud-video-prompt-architect
Генерирует структурированные, высококачественные промпты для моделей генерации видео и изображений AI. Преобразует описания на естественном языке в оптимизированные промпты, адаптированные для 18 моделей, включая Happy Horse, Seedance, Kling, Pika, Midjourney, Recraft, FLUX и другие. Используйте при создании промптов для видео, промптов для изображений, продуктовых изображений, постеров или при адаптации промптов для разных моделей генерации AI. Ключевые слова: «生成视频提示词», «视频prompt», «文生视频», «图生视频», «文生图», «商品图», «海报生成», «AI生成提示词», «prompt architect», «media prompt».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates structured, high-quality prompts for AI video and image gene…»
Generates structured, high-quality prompts for AI video and image generation models. Transforms natural language descriptions into optimized prompts adapted for 18 models including Happy Horse, Seedance, Kling, Pika, Midjourney, Recraft, FLUX, and more. Use when creating video prompts, image prompts, product images, posters, or adapting prompts across different AI generation models. Triggers: "生成视频提示词", "视频prompt", "文生视频", "图生视频", "文生图", "商品图", "海报生成", "AI生成提示词", "prompt architect", "media prompt"
Генерирует структурированные, высококачественные промпты для моделей генерации видео и изображений AI.
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6425 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6425 токенов
- 85Шаги. Шагов: 89, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 40 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.