SKILLEMALL.ai

AC avatar-try-on-video-ai-hive

Используйте этот навык, когда пользователь ищет примерку цифровым аватаром, примерку одежды AI-моделью, видео с одеждой, видео виртуальной примерки, модель для электронной коммерции или хочет получить видео с примеркой цифровым аватаром для электронной коммерции, рекламы, маркетинга, коротких сериалов, комиксов, рекомендаций и контента для привлечения внимания. Он обслуживает бренды одежды, международных продавцов одежды и команды по созданию контента с AI-моделями: принимает изображения одежды спереди и сзади, эталонные изображения моделей, целевые сцены, действия, формат кадра и длительность, предоставляет кадры предпросмотра примерки, движения, список кадров, видеозадачу и проверку соответствия одежды. Особенность — использование изображений примерки как первого кадра-якоря для генерации коротких, управляемых демонстрационных движений; при необходимости генерации материалов через AI-HIVE OpenAPI выполняется запрос конфигурации, загрузка эталонных материалов, снимок цены, маршрутизация COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST, асинхронный опрос и загрузка. 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 数字人试穿、AI模特试衣、服装视频、虚拟试穿视频、电商模特,或要…»

Use this skill when the user asks for 数字人试穿、AI模特试衣、服装视频、虚拟试穿视频、电商模特,或要为电商、广告、营销、短剧、漫剧、带货与种草内容完成数字人试穿展示视频。它服务服装品牌、跨境服饰商家和AI模特内容团队:接收服装正反面图、授权人物参考、目标场景、动作、画幅和时长,交付试穿预览帧、走位动作、镜头清单、视频任务和服装一致性检查。特色是把试穿效果图作为首帧锚点,再生成短时、可控的展示动作;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。

ClawHub Agent Skills автор: Bain Wu v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 898 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь ищет примерку цифровым аватаром, примерку одежды AI-моделью, видео с одеждой, видео виртуальной примерки, модель…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

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».

Автору

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

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/videogen.py:94
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 6. 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 898 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed AI-HIVE virtual try-on video workflow whose API use, media uploads, local outputs, and optional API-key setup are aligned with its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.