Skip to content
Back to skills

Mllm Judge

ASecurity

Quality-gate ảnh/clip AI cho SEOSONA Flow bằng MLLM-as-judge — chấm theo rubric (bám prompt / chất lượng motion & temporal / thẩm mỹ / artifact-vật-lý) với pre-filter rẻ bằng JS trước khi tốn model. Dùng khi cần cổng chất lượng tự động trong pipeline gen (accept/reject + điểm), so nhiều output để chọn cái tốt nhất, hoặc đánh giá 1 clip/ảnh có đạt brief không. Học VideoGen-Eval (agent-judge, không metric cứng).

  • 6 stars
  • 0 votes
  • 0 copies
  • 1 view
  • Added September 20, 2026
ai-agents

Works with

  • cli

Security analysis

A100/100

Scanned September 20, 2026

npx -y skills add LongLeo287/seosona-flow --skill mllm-judge --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Mllm Judge?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Mllm Judge
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/longleo287-mllm-judge/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/longleo287-mllm-judge)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: mllm-judge
description: >-
  Quality-gate ảnh/clip AI cho SEOSONA Flow bằng MLLM-as-judge — chấm theo rubric (bám prompt / chất
  lượng motion & temporal / thẩm mỹ / artifact-vật-lý) với pre-filter rẻ bằng JS trước khi tốn model.
  Dùng khi cần cổng chất lượng tự động trong pipeline gen (accept/reject + điểm), so nhiều output để
  chọn cái tốt nhất, hoặc đánh giá 1 clip/ảnh có đạt brief không. Học VideoGen-Eval (agent-judge, không
  metric cứng).
---

# SEOSONA Flow — MLLM-as-Judge (quality-gate)

Chấm chất lượng output gen bằng **vision model làm giám khảo** theo rubric — KHÔNG dùng metric cứng
(FVD/CLIP) vì lệch cảm nhận người. Nguyên tắc (VideoGen-Eval): agent chấm theo tiêu chí, có bằng chứng.
**Tiết kiệm:** pre-filter rẻ trước, chỉ gọi model cho phần cần phán xét.

## Quy trình

### 1. PRE-FILTER (rẻ, JS — làm TRƯỚC khi gọi model)
Loại nhanh output hỏng rõ, khỏi tốn model:
- Ảnh: black/blank frame, blur toàn cục, 0-byte / lỗi tải, trùng-lặp (dup của lần trước).
- Clip: 0 frame, đứng hình, độ dài sai.
Fail pre-filter → REJECT ngay (không cần model).

### 2. RUBRIC (MLLM chấm mỗi trục 0-5 + 1 dòng lý do)
Qua MessageBridge/pa:generate gửi ảnh/frame + rubric tới ChatGPT/Gemini:
- **Prompt-adherence**: đúng subject/action/setting/style yêu cầu?
- **Motion & temporal** (clip): chuyển động mượt, không giật/nhấp nháy, nhất quán qua frame?
- **Aesthetic**: bố cục, ánh sáng, màu — chuyên nghiệp?
- **Artifact / physics**: tay-thừa, mặt-méo, chữ-rác (→ skill image-qa/text-qa), vật lý sai (bóng/phản chiếu vô lý)?
- (Tuỳ chọn) **Brand-fit**: đúng brand/persona {brand}?

### 3. VERDICT + hành động
- Tổng điểm / ngưỡng {pass_threshold=3.5} → **ACCEPT / REJECT**.
- REJECT: nêu trục yếu nhất + 1 sửa cho lần regenerate (thêm vào prompt) — hoặc chuyển skill chuyên (chữ→text-in-image, nhân vật→character-consistency).
- **So nhiều output**: chấm từng cái → chọn điểm cao nhất (best-of-N).

## Output contract
1. **Pre-filter**: pass/fail + lý do (nếu fail, dừng ở đây).
2. **Rubric table**: | trục | 0-5 | lý do |.
3. **VERDICT**: ACCEPT | REJECT + tổng điểm.
4. (Nếu reject) **1 fix** cụ thể cho regenerate.
5. (Nếu best-of-N) bảng điểm + cái được chọn.

## Nguyên tắc
- Pre-filter rẻ TRƯỚC — đừng tốn vision-call cho ảnh đen.
- Chấm có BẰNG CHỨNG (chỉ ra chỗ lỗi), không khen suông.
- Chữ-rác / nhân-vật-trôi → giao skill chuyên (text-qa / character-consistency), đừng chấm chung chung.
- Mặc định nghi ngờ; điểm mơ hồ → REJECT + nêu cần kiểm gì.

Attribution

Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.

Comments

Loading comments…