SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD huo15-comic-video

Ключевые кадры раскадровки → короткометражное видео (Seedance 2.0 генерация видео из изображений, ключевые кадры как first_frame, 5 секунд на кадр, максимум 3 параллельных, включение return_last_frame для связки кадров). Триггеры: генерация видео из изображений, видео по раскадровке, видео по раскадровке для комиксов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分镜关键帧 → 短视频（Seedance 2.0 图生视频，关键帧做 first_frame，5s/镜，最多 3 并发，开启 return_…»

分镜关键帧 → 短视频（Seedance 2.0 图生视频，关键帧做 first_frame，5s/镜，最多 3 并发，开启 return_last_frame 用于下镜衔接）。触发词：图生视频、分镜视频、漫剧视频化。

ClawHub Agent Skills автор: Job Zhao v0.1.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 202 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Ключевые кадры раскадровки → короткометражное видео (Seedance 2.0 генерация видео из изображений, ключевые кадры как firstframe, 5 секунд на кадр, максимум 3…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/_shared/config.py:104
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "male_mature":   "zh_m…tts",      # 京腔侃爷（成熟磁性）
    в кавычках

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 202 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 109: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently generates short videos from user-provided storyboard frames using a paid Volcengine Ark API key, with no hidden or unrelated behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.