qwer777qq/goni-skill

Investiga as funcionalidades de template, legenda e edição de vídeos curtos do AlphaCut através de tela real e ativos públicos, ou reproduz o uso do AlphaCut confirmado no trabalho de Goni.

O que é goni-skill?

Esta skill permite que um agente de IA investigue e reproduza o uso da plataforma AlphaCut, focando em seus recursos de template, legendas e edição de vídeos curtos. A skill orienta a separar observações diretas da interface do usuário de inferências baseadas em código estático público, garantindo precisão e transparência na pesquisa. Ela fornece um processo estruturado para capturar snapshots de tela e HTML renderizado, indexar templates com base em categorias e ativos, e testar funcionalidades de criação, edição e exportação. A habilidade é útil para desenvolvedores e usuários que precisam documentar e reproduzir comportamentos do AlphaCut sem depender de informações não verificadas. Suporta a reutilização de ferramentas de pesquisa anteriores, como scripts para captura de HTML/JS/CSS públicos e extração de ativos de template, e enfatiza a não inclusão de informações sensíveis em repositórios públicos. O processo inclui a comparação de novas observações com relatórios anteriores para identificar alterações em novas versões. A skill também define limites claros: não afirma que funcionalidades server-side foram verificadas apenas com código frontend público, e requer permissões de conta para testar recursos pagos ou de publicação.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/qwer777qq/goni-skill/tree/HEAD/skills/goni-alphacut

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Documentação

Pesquisa e Uso do AlphaCut (Goni)

Primeiro, verifique a UI real do AlphaCut e, em seguida, distinga as observações da funcionalidade da inferência baseada em código estático público. Esta habilidade descreve o procedimento de pesquisa escrito por Goni e não implica posse do código interno ou serviço do AlphaCut.

Início

  1. Verifique a URL alvo, a tela acessível com a conta, as entradas de teste e o resultado desejado (lista de funcionalidades, lista de templates, legendas, HTML/CSS, resultado da edição).
  2. Se o arquivo research/alphacut/REPORT.md existir no projeto atual, leia-o primeiro. Verifique a data da pesquisa e a versão da build, e inspecione novamente apenas as partes que diferem da tela atual.
  3. Registre cada estado da UI do navegador com snapshots de tela e HTML renderizado. Gerencie as respostas de páginas públicas e o DOM pós-login como artefatos separados.
  4. Conte o número de cartões visíveis na tela e o número de prévias únicas para templates, indexando categorias, texto, HTML de prévia, fontes, cores e referências de imagem. Ao ler objetos de configuração de JS público, não assuma que expressões matemáticas são valores executados.
  5. Teste a criação, edição e exportação de legendas com as entradas fornecidas pelo usuário. Registre o tempo de geração, o consumo de créditos e o estado de edição original. Para reverter testes de template/legenda, verifique o estado salvo.
  6. A publicação real ou funcionalidades pagas devem ser realizadas de acordo com as instruções do usuário na tarefa e as permissões da conta. Diferencie o que é visível na funcionalidade do que foi verificado na execução.

Ferramentas de Pesquisa Reutilizáveis

Se a pasta research/alphacut/ existir no diretório de trabalho, utilize os scripts capture_public.py, capture_static.py, extract_all_presets.py, build_template_index.py e capture_template_assets.py contidos nela. Os dois primeiros scripts são para coletar HTML/JS/CSS públicos, enquanto capture_template_assets.py é para coletar imagens e fontes públicas das prévias de template. Para extração e geração de galeria, você precisa do código estático da build e do DOM dos cartões salvo pelo navegador. Após a coleta de ativos, execute novamente o script de geração de galeria para que os links de arquivos locais sejam refletidos. Em uma nova build, revalide o número do módulo, a lista de tags e a estrutura dos cartões no código de extração.

Para legendas, priorize a exportação TXT/SRT da UI. Ao coletar novamente HTML/CSS, mantenha o hash e a URL original para comparar mudanças em builds futuras. No relatório de resultados, especifique o número de templates, o escopo testado de cada funcionalidade, o caminho dos artefatos e o escopo não verificado.

Não envie HTML de conta, URLs de mídia assinadas, arquivos de vídeo ou informações de sessão para repositórios públicos. Não declare que o comportamento de IA ou renderizador server-side foi verificado apenas com código frontend público.

Para confirmação da estrutura de tela e escopo de verificação de pesquisas anteriores, leia as Referências de Observação quando necessário.

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