AC ai-video-batch-production-ai-hive
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает пакетные короткие видео, матрицу ИИ-видео, видео с несколькими SKU, фабрику контента, автоматизированные видео или хочет выполнить рабочий процесс производства пакетных коротких видео с помощью ИИ для электронной коммерции, рекламы, маркетинга, коротких сериалов, манги, прямой трансляции и контента для привлечения внимания. Он обслуживает продавцов с несколькими SKU, компании по управлению代运营 и контент-платформы: принимает таблицу SKU, спецификации бренда, каталог материалов, спецификации платформы и ежедневный объем поставок, доставляет список партий, переменные шаблона, пошаговые подсказки, таблицу состояния задач и стратегию повторных попыток при сбое. Особенность в том, что пакетная генерация организована как аудируемая задача, а не одноразовый слепой параллельный запуск; при необходимости генерации материалов используется AI-HIVE OpenAPI для запроса конфигурации, загрузки референсных материалов, снимка цен, маршрутизации COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST, асинхронного опроса и загрузки. Не используйте этот навык для несанкционированного копирования, ложных заявлений о товарах, подделки отзывов клиентов или обхода правил платформы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks for 批量短视频、AI视频矩阵、多SKU视频、内容工厂、自动化视频，或…»
Use this skill when the user asks for 批量短视频、AI视频矩阵、多SKU视频、内容工厂、自动化视频，或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成AI批量短视频生产工作流。它服务多SKU商家、代运营公司和内容中台：接收SKU表、品牌规范、素材目录、平台规格和日交付量，交付批次清单、模板变量、逐条提示词、任务状态表和失败重试策略。特色是把批量生成组织成可审计任务，而不是一次性盲目并发；需要生成素材时通过AI-HIVE OpenAPI完成配置查询、参考素材上传、价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST路由、异步轮询和下载。不要把本Skill用于未授权复刻、虚假商品声明、伪造用户证言或规避平台规则。
Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает пакетные короткие видео, матрицу ИИ-видео, видео с несколькими SKU, фабрику контента…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/videogen.py:94Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 5. 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
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 39
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 804 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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 344 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.