AD avatar-outfit-motion-video
Комбинация аватара, одежды и движений для создания видео — аватар, одежда, движения как три основных элемента + озвучка, фон, предметы как три дополнительных элемента. Шесть элементов могут быть сгенерированы случайным образом или заданы (озвучка = синхронизация губ с аудио, фон = генерация/замена сцены, предметы = держание рекламируемого продукта). Проходит через конвейер из пяти этапов «определение → генерация → комбинация → защита»: генерация активов из шести элементов, которые могут быть доставлены независимо и свободно комбинированы. Комбинация делится на фиксированную (три вида вида фиксируют личность, миграция движений/озвучка создают готовое видео) и свободную (любые элементы → статичный продукт). Двойной ввод через подсказки/продукты, вывод в виде AI-переодевания/танцев/дефиле/цифрового аватара с озвучкой/коротких видео с движениями или статичных активов. Ключевые слова: видео переодевания, AI-модель в одежде, виртуальная примерка, миграция движений, синхронизация губ с аудио, озвучка, цифровой аватар, три вида персонажа, извлечение глубины видео, замена фона, вставка продукта, реквизит в руках, статичное видео переодевания, изображение продукта в сцене, изображение настройки персонажа, комбинация аватара, одежды и движений, meta-skill-system.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«头像服装动作组合搭配视频——头像、服装、动作三必备主体要素 + 配音口播、背景、物品三可选次要要素，六要素皆可随机生成或指定（配音口播=音频…»
头像服装动作组合搭配视频——头像、服装、动作三必备主体要素 + 配音口播、背景、物品三可选次要要素，六要素皆可随机生成或指定（配音口播=音频驱动对口型、背景=场景生成/替换、物品=手持广告产品），走「判定→生成→组合→守护」五域管线：生成可独立交付、可自由组合的六要素资产，组合分固定组合（三视图锁身份、动作迁移/配音口播成片）与自由组合（任意要素→静态产物），提示词/产物双方式，输出 AI 换装/舞蹈/走秀/数字人口播/姿势短视频或静态资产。触发词：换装视频、AI 模特穿搭、虚拟试衣、动作迁移、音频对口型、配音口播、数字人、角色三视图、深度视频提取、背景替换、产品植入、手持道具、静态换装图、产品场景图、角色设定图、头像服装动作组合、meta-skill-system。
Комбинация аватара, одежды и движений для создания видео — аватар, одежда, движения как три основных элемента + озвучка, фон, предметы как три дополнительных…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1750 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 29 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.