SKILLEMALL.ai

AC make-motion-comic

Создает или дорабатывает недорогие видеоролики в стиле motion-comic по истории или сценарию, используя последовательные сгенерированные ИИ ключевые кадры, многоголосый китайский Edge TTS, субтитры, синтезированное или лицензированное аудио и сборку FFmpeg. Используйте для 动态漫画 (динамичные комиксы), 漫剧 (сериалы комиксов), 条漫视频 (видео с панелями комиксов), анимированных манга/комиксов, озвученных историй в картинках, вертикальных видео-историй или когда Codex должен превратить сгенерированные статичные изображения в отполированное видео без генеративной видеомодели; также используйте для диагностики или исправления дрейфа персонажей, роботизированного TTS, синхронизации субтитров, микро-дрожания, тряски при зуме/панорамировании, баланса звука, обложек и многоразовых производственных активов эпизодов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or revise low-cost motion-comic videos from a story or script u…»

Create or revise low-cost motion-comic videos from a story or script using consistent AI-generated keyframes, multi-character Chinese Edge TTS, captions, synthesized or licensed audio, and FFmpeg assembly. Use for 动态漫画、漫剧、条漫视频、animated manga/comic, narrated image-story shorts, vertical story videos, or when Codex must turn generated still images into a polished video without a generative video model; also use to diagnose or fix character drift, robotic TTS, subtitle timing, micro-jitter, shaky zoompan motion, audio balance, covers, and reusable episode production assets.

ClawHub Agent Skills автор: ToBeWin v0.1.0 MIT-0 15 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 935 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создает или дорабатывает недорогие видеоролики в стиле motion-comic по истории или сценарию, используя последовательные сгенерированные ИИ ключевые кадры…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторGitHubМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 14. 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 51
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1935 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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent motion-comic production skill whose file, command, image-generation, and online TTS behavior matches its stated purpose, with privacy and input-validation caveats.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 26 авг. 2026 г.