AI Media Generator

Rapporto di test

Task: scrivere un prompt per uno spot pubblicitario di caffè pour-over di 10 secondi. La baseline (a memoria, senza skill) ha prodotto un tipico 'spot cinematografico di 10 secondi... bello, slow-motion, movimento dinamico della telecamera, 4K, ultra dettagliato, capolavoro' — misurato da grep: 4 parole spazzatura dalla stop-list della rubrica, 0 movimenti di telecamera nominati, 0 ottiche, 0 prompt negativi; sulla scala a 10 punti della skill, questo era 3 punti grezzi meno 4 penalità = 0/10, cioè, al di sotto della sua soglia di sottomissione di '≥8'. Con la skill, era 10/10: 0 parole spazzatura, soggetto specifico (imbuto in terracotta opaca, nervature coniche a 60°), 4 elementi di scena, 100mm f/4 + dolly-in + rack focus, negativi da negative-bank.md che affrontano artefatti reali (prodotto deformato, forma che si trasforma, etichetta incoerente). Il guadagno principale è stato strutturale: selector.md è passato da t2v a stadio singolo a i2v a due stadi (prima inquadratura eroica in Flux, poi animazione in Kling) — precisamente la tecnica che il repo chiama la cura radicale per la deformazione del prodotto, mentre la baseline è caduta direttamente in questa trappola. L'installazione da una HOME vuota funziona (SKILL.md è nella root del repo, clone direttamente in ~/.claude/skills), tutti i link relativi in SKILL.md si risolvono — 0 rotti tra quelli controllati. Avvertenza: non è stato generato il media stesso (erano necessari account a pagamento), quindi è stato valutato l'artefatto del prompt, non il video finale, e la rubrica è la rubrica della skill stessa.

Testato il: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)