AI Media Generator

Rapport de test

Tâche : écrire un prompt pour une publicité de café filtre de 10 secondes. La base de référence (de mémoire, sans compétence) a produit un 'spot publicitaire cinématographique de 10 secondes... magnifique, ralenti, mouvement de caméra dynamique, 4K, ultra détaillé, chef-d'œuvre' — mesuré par grep : 4 mots inutiles de la liste d'exclusion de la rubrique, 0 mouvements de caméra nommés, 0 optique, 0 prompts négatifs ; sur l'échelle de 10 points de la compétence, cela représentait 3 points bruts moins 4 pénalités = 0/10, c'est-à-dire en dessous de son propre seuil de soumission de '≥8'. Avec la compétence, c'était 10/10 : 0 mots inutiles, sujet spécifique (entonnoir en terre cuite mat, nervures coniques à 60°), 4 éléments de scène, 100mm f/4 + dolly-in + rack focus, négatifs de negative-bank.md traitant des artefacts réels (produit déformé, forme morphing, étiquette incohérente). Le gain principal était structurel : selector.md est passé du t2v à une seule étape au i2v à deux étapes (premier plan héroïque dans Flux, puis animation dans Kling) — précisément la technique que le dépôt appelle le remède fondamental à la déformation du produit, tandis que la base de référence est tombée directement dans ce piège. L'installation depuis un HOME nu fonctionne (SKILL.md est à la racine du dépôt, clone directement dans ~/.claude/skills), tous les liens relatifs dans SKILL.md sont résolus — 0 liens brisés parmi ceux vérifiés. Mise en garde : n'a pas généré le média lui-même (comptes payants nécessaires), donc a évalué l'artefact du prompt, pas la vidéo finale, et la rubrique est la propre rubrique de la compétence.

Testé le: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)