video (smixs/visual-skills)

レビュー

Mac テストマシン上で Codex CLI 0.166（gpt-6-astra、低推論）、実行ごとに新規の一時プロジェクトと一時 HOME/TMPDIR/キャッシュを使用、スキルをインストール（スキルあり群）、スキルなし（対照群）、またはスキルの中核要件をプロンプト末尾に付けた一文に圧縮（一文プロンプト群）、タスクごとに各群 2 実行、ネットワーク無効、/tmp への書き込みはブロック。プロンプトはスキル名に一切言及しません（以下で注記する表現を除く）。このスキルは外部の生成ツール（Seedance、Kling）向けのプロンプトを生成するものなので、プロンプトを採点しました。このスキルには動画ファイルが存在しません。動画を生成するには Seedance/Kling/Veo のアカウントとキーが必要ですが、今回は使用していません。

3群の比較

Codex CLI で 18 実行を計測し、LLM 判定なしのルールベースのチェックで採点。合計 20.8 / 30、判定は 状況次第。

判定：状況次第（20.8 / 30）。 出典：smixs/visual-skills、video、コミット 92be33a に固定。インストール：npx skills@latest add smixs/visual-skills --skill video。ライセンス： CC-BY-4.0。

概要

smixs/visual-skills の video スキル（CC-BY-4.0、帰属表示が必要）：AI 動画ジェネレーター（Seedance、Kling、Veo など）向けのプロンプトを書く際、エージェントを監督・脚本家・編集者として振る舞わせます。SKILL.md は意図的に薄く（約 1,400 語）、書く前に dramaturgy.md、universal-rules.md、モデル固有のファイル 1 つ（Seedance、Kling、Veo）を読むようエージェントに指示します。Markdown のみ：参照ファイル 12 個、スクリプトなし。プロンプトを書くだけで、動画のレンダリングはしません。

テスト方法

Mac テストマシン上で Codex CLI 0.166（gpt-6-astra、低推論）、実行ごとに新規の一時プロジェクトと一時 HOME/TMPDIR/キャッシュを使用、スキルをインストール（スキルあり群）、スキルなし（対照群）、またはスキルの中核要件をプロンプト末尾に付けた一文に圧縮（一文プロンプト群）、タスクごとに各群 2 実行、ネットワーク無効、/tmp への書き込みはブロック。プロンプトはスキル名に一切言及しません（以下で注記する表現を除く）。

このスキルは外部ジェネレーター（Seedance、Kling）向けのプロンプトを生成するため、私たちはプロンプトを採点しました。このスキルには動画ファイルが存在しません。生成には Seedance/Kling/Veo のアカウントとキーが必要で、私たちは使用しませんでした。

1. 15 秒ティーザーのプロンプト — Tidepool（毎月の海藻スナック定期購入、1 箱 $14）の 15 秒・16:9 の商品ティーザーを AI 動画ジェネレーター（Seedance）で作るための生成プロンプトを書く。1 回の生成で 15 秒をカバーできない場合は、クリップに分割し、それぞれの長さを…
2. 8 秒のシネマティックショットのプロンプト — 夕暮れの雨に濡れた窓辺に置かれた小さな紙の船の、8 秒・16:9 のシネマティックショットの生成プロンプトを、AI 動画ジェネレーター（Kling）向けに書く。ワンカット、カットなし。自律的に作業し、質問はしない。結果を prompts.md に保存（コピー…
3. クリップ分割の 30 秒縦型ショートのプロンプト — Tidepool（海藻スナック、1 箱 $14）の 30 秒・縦型 9:16 のソーシャルショートの生成プロンプトを、クリップが最長 10 秒の AI 動画ジェネレーター向けに書く。表示するキャプション（後で追加）：Meet Tidepool. / Seaweed snacks, crisp and s…

採点はプログラム的（隠しテスト／仕込み問題の検出／制約チェック／該当する場合はレンダリング+OCR）で、実行ごとに 0〜5 点。スコアはどの LLM 判定者も決めていません。チェックは prompts.md に対するキーワードと構造のチェックです（例：「カメラの動きを名指しする」「音に言及する」「各クリップに長さを付ける」「カットなしと述べる」）。プロンプトがより良い映像を生むかどうかは判定できません。

結果

第 3 群に与えた一文プロンプト："監督のように各クリップのプロンプトを書く：被写体とその動作から始め、具体的なカメラの動きとレンズを 1 つ、ライティングと最終イメージを示し、すべてのクリップで同じ名前のキャラクター/プロダクトのアンカーを維持し、各クリップに秒単位の長さを付ける。"

平均スコア：スキルなし 4.77 vs スキルあり 4.3（差分 -0.47）。1 実行あたりのトークン：62k vs 172k（2.76 倍）。時間：76s vs 126s。一文プロンプト群：4.69（一文プロンプトに対するスキルの上乗せ：-0.39。一文プロンプト自身のスキルなしに対する上乗せ：-0.08）。一文プロンプトのトークンは 1 実行あたり 51k、つまりスキルのコストは一文プロンプトの 3.35 倍。

何が起きたか

• キーワードチェックでは、スキルはわずかに劣りました：スキルあり平均 4.30、スキルなし 4.77、一文版 4.69。差の大半は 8 秒の紙の船のプロンプト（4.11 と 3.67。他の 4 実行はすべて 4.56）と、ティーザー（4.25、対照は 4.75：タイムコード付きショットと価格オーバーレイの注記を一部で見落とし）、カメラの動きを名指ししなかったクリッププラン 1 つに由来します。
• その差の一部は誤りではなく、好みの違いです。船のタスクで、スキルの 2 実行は固定カメラを選び、1 つの小さな動作（船首に落ちる水滴、2 つの水滴の融合）でショットを成立させました。チェッカーは 'push-in' や 'dolly' といった語を探すため、これをカメラの動きの欠落と判定しました。スキルの 2 実行は音にも言及せず、これもチェッカーが求めていたものです。
• 出力は確かに異なります。スキルの実行は、クリップごとのビートを持つ 3 クリップのプランを組み、対象モデルとその設定（duration、resolution、camera_fixed）を名指しし、クリップ間で 1 つのキャラクター/プロダクトのアンカーを維持し、後で編集で追加するものを述べます。ティーザーのスキルなし実行も完全なタイムコード付きプロンプト（音声とナレーションの行付き）を出し、どのチェックでも劣っていませんでした。一文プロンプトの実行は短めでした（約 900 語、対して 1,300〜1,500 語）。
• スキルは毎回（6/6）読み込まれ、コストは高いです：1 実行あたり 172k トークン（スキルなし 62k、2.8 倍。一文プロンプト 51k、3.4 倍）、コマンド 14（対して 3）、時間は約 1.7 倍。エージェントはプロンプトを 1 つ書く前に約 6 つの参照ファイルを読みます。
• 一文版はこれらのチェックでスキルなしと同等でした（4.69 対 4.77、ノイズの範囲内）。トークンは 0.8 倍です。

評価項目別スコア

このテストの限界

• 動画を生成していないため、このスキルのプロンプトがより良い映像を生むかは言えません。スコアはプロンプトの特徴のみを測ります。
• キーワードチェックは正当なスタイル選択（固定カメラ）を減点し、プロンプトの質を無視します。0.47 ポイントの差は弱い証拠と捉えてください。
• 3 つのプロンプトタスク（15 秒 16:9 ティーザー、8 秒シネマティックショット、クリップ分割の 30 秒縦型）。世代間のキャラクター一貫性、image-to-video、編集モードはテストしていません。
• CC-BY-4.0：再利用には Serge Shima のクレジットが必要です。
• タスク・群ごとに n=2。約 1 ポイント未満の差はノイズです。
• ルールベースの採点はチェックが捉えられる範囲を測るもので、センスや、その結果が最善かどうかは判定できません。

セキュリティ

security.md を参照。スキャン：CRITICAL 0 / HIGH 0 / MEDIUM 0。判定：実行しても安全（ネットワーク無効のサンドボックス）。クリーンなスキャン結果はスキルの安全性を証明しません。

結論

クリップ、アンカー、設定をエージェントに計画させる、丁寧で監督的なプロンプト作成ガイドです。ただし、私たちのキーワードチェックでは優位性を示せず、単に頼む場合の約 2.8 倍のトークンがかかります。実際にプロンプトを Seedance、Kling、Veo に渡して映像を比較するなら試す価値があります。その部分は私たちにはできませんでした。