AI Media Generator

Informe de la prueba

Tarea: escribir un prompt para un comercial de café pour-over de 10 segundos. La línea base (de memoria, sin skill) produjo un típico 'comercial cinematográfico de 10 segundos... hermoso, cámara lenta, movimiento de cámara dinámico, 4K, ultra detallado, obra maestra' — medido por grep: 4 palabras basura de la lista de exclusión de la rúbrica, 0 movimientos de cámara nombrados, 0 ópticas, 0 prompts negativos; en la escala de 10 puntos de la propia skill, esto fue 3 puntos brutos menos 4 penalizaciones = 0/10, es decir, por debajo de su propio umbral de envío de '≥8'. Con la skill, fue 10/10: 0 palabras basura, sujeto específico (embudo de terracota mate, costillas cónicas de 60°), 4 elementos de escena, 100mm f/4 + dolly-in + rack focus, negativos de negative-bank.md que abordan artefactos reales (producto deformado, forma cambiante, etiqueta inconsistente). La principal ganancia fue estructural: selector.md pasó de t2v de una sola etapa a i2v de dos etapas (primero una toma de héroe en Flux, luego animación en Kling) — precisamente la técnica que el repositorio llama la cura raíz para la deformación del producto, mientras que la línea base cayó directamente en esta trampa. La instalación desde un HOME vacío funciona (SKILL.md está en la raíz del repositorio, clonar directamente en ~/.claude/skills), todos los enlaces relativos en SKILL.md se resuelven — 0 rotos de los verificados. Advertencia: no se generó el medio en sí (se necesitaban cuentas de pago), por lo que se evaluó el artefacto del prompt, no el video final, y la rúbrica es la propia rúbrica de la skill.

Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)