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Higgsfield 영상 생성 (higgsfield-video) · modu-ai | DecimalAI

modu-ai/higgsfield-video

SkillScore59Maintained

Higgsfield MCP 기반 AI 영상을 자연어 요청 한 줄로 생성합니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "Higgsfield 영상 만들어줘" - "Veo 3로 영상" - "Sora 2로 영상 만들어" - "Kling 3.0으로 영상" - "Seedance Pro로 영상 생성" - "Cinema Studio 3.5로 시네마틱 영상" - "UGC 광고 영상 만들어줘" - "캐릭터 일관성 있는 아바타 영상" Seedance 2.0·Seedance Pro·Cinema Studio 3.5·Kling 2.1 Master·Kling 2.5 Turbo·Kling 3.0·Kling Avatars 2.0·MiniMax Hailuo 02·Google Veo 3·Sora 2·Wan 2.5 11개 공식 영상 모델과 6가지 비디오 프리셋(UGC·Unboxing·Product review·Hyper motion·TV spot·Wild Card), 캐릭터 일관성(Kling Avatars 2.0),

design-mediaby modu-ai

Links this skill to your agents and keeps it current with the author’s updates.

Automatic

AI Engineer pack

1 · One-time — install the CLI (docs ↗)

pip install decimalai

2 · Get the skill — writes .claude/skills/modu-ai-higgsfield-video/SKILL.md

decimalai skills pull modu-ai-higgsfield-video --out .claude/skills/

No CLI? Get the same file — curl · raw file

curl -fsSL --create-dirs -o .claude/skills/modu-ai-higgsfield-video/SKILL.md https://app.decimal.ai/s/modu-ai-higgsfield-video/SKILL.md

Raw file: /s/modu-ai-higgsfield-video/SKILL.md ↗ · machine-readable summary at /s/modu-ai-higgsfield-video.json ↗

In productionGlobal

how this skill behaves on real traffic · last 30 days

No production data for this skill yet — usage numbers appear here once agents start running it.

Anonymized aggregate across every org using this skill — proof from real production use, not a demo.

Does this skill help? · Benchmark: with vs. withoutsign in to run this on your agents

22 test cases from the publisher’s eval.yaml · each run twice on gemini-3.6-flash — with the skill injected, then without · last run 7d ago

—+121% tokens0% turns59% of whole cases pass with skill (13/22)

Test case	Without → With	Effect	Δ tokens	Δ turns
case-07	✗→✓	▲ Improved	94%	0%
case-09	✗→✓	▲ Improved	107%	0%
case-10	✗→✓	▲ Improved	107%	0%
case-11	✗→✓	▲ Improved	95%	0%
case-14	✗→✓	▲ Improved	121%	0%

Showing 5 of 22 cases

SkillSafety

✓ 3 of 3 passed

Code scan15 of 15 checks clean

0 critical · 0 warning · 0 info — scanner v4 — 8/3/2026

live_secretremote_code_executionreverse_shelldata_exfiltrationssrf_metadataagent_snoopinganti_refusaldestructive_commandsobfuscated_unicodeunicode_homoglyphopaque_blobsuspicious_urltool_overreachtrigger_abuseprompt_injection_phrasing

IntentSafe

LLM judge · does the skill do what it claims

ContentClean

LLM judge · policy & harmful-content review

Source

Imported

modu-ai / cowork-plugins

moai-media/skills/higgsfield-video/SKILL.md

View on GitHub ↗

License NOASSERTIONImported 8/3/2026Version v1Bundled 1 file

Skill contents

references/

SKILL.md

Higgsfield 영상 생성 (higgsfield-video)

개요

Higgsfield MCP의 영상 생성 도구를 호출하는 스킬입니다. 공식 11개 영상 모델 중 사용자 의도에 가장 적합한 것을 선택하고, 비디오 프리셋·캐릭터 일관성·비동기 잡 폴링까지 통합 처리합니다.

트리거 키워드

Higgsfield 영상, Sora 2, Google Veo 3, Kling 2.1 Master, Kling 2.5 Turbo, Kling 3.0, Kling Avatars 2.0, Seedance 2.0, Seedance Pro, Cinema Studio 3.5, MiniMax Hailuo 02, Wan 2.5, UGC 영상, Unboxing 영상, Product review, AI 영상 생성, 광고 영상

전제 — MCP 등록

moai-media 플러그인 설치 시 .mcp.json이 Higgsfield MCP를 자동 등록합니다 (이미지 스킬과 공유). 첫 호출 직전 Cowork에서 OAuth 인증 1회.

공식 11개 영상 모델 — 한눈에

higgsfield.ai 공식 페이지 명시 기준 (2026-05).

일반 영상 (text-to-video / image-to-video)

| 모델 | 강점 | 적합 시점 | |---|---|---| | Sora 2 ★ | 사실적·자연스러운 동작 | 일반 광고·내러티브 | | Google Veo 3 | 고품질·다양한 톤 | 마케팅·브랜드 영상 | | Kling 2.1 Master | 인물·캐릭터 모션 (1세대 Master) | 인물 중심 | | Kling 2.5 Turbo | 빠른 처리·중간 품질 | 빠른 시안·반복 | | Kling 3.0 ★ | Kling 최신·고품질 | 인물·표정 강조 | | Seedance 2.0 | 다이내믹 모션 | 댄스·액션·생동감 | | Seedance Pro ★ | Seedance 고품질 변형 | 광고·고품질 모션 | | MiniMax Hailuo 02 | 카메라 무브먼트 정교 | 트래킹·줌·팬 | | Wan 2.5 | 다양한 톤·중국 최신 | 실험적·신규 톤 |

시네마틱 영화 룩

| 모델 | 강점 | |---|---| | Cinema Studio 3.5 ★ | 영화 그레이딩·필름 룩·카메라 디렉팅 |

인물·캐릭터 일관성

| 모델 | 강점 | |---|---| | Kling Avatars 2.0 | 캐릭터 일관성 영상·아바타 시리즈 |

6가지 비디오 프리셋

higgsfield.ai/skills 공식 비디오 프리셋:

| 프리셋 | 용도 | |---|---| | UGC | 일반 사용자 콘텐츠 톤 (자연스러움) | | Unboxing | 언박싱·제품 개봉 | | Product review | 제품 리뷰 (특징 강조) | | Hyper motion | 빠른 모션·다이내믹 | | TV spot | 광고 TV 톤 (시네마틱) | | Wild Card | 실험적·창의적 자유 톤 |

프리셋을 지정하면 적절한 모델이 자동 선택되고 시네마틱 설정이 적용됩니다.

워크플로우

1단계 — 의도·길이·용도 파악

| 항목 | 자동 추론 | |---|---| | 길이 | "짧게"·"5초" → Kling 2.5 Turbo·Seedance / "광고"·"8-10초" → Veo 3·Sora 2 | | 용도 | 광고 · SNS · 내러티브 · 시연·튜토리얼 · 인물 발화 | | 입력 | text-to-video · image-to-video · 캐릭터 시리즈 | | 프리셋 | UGC·Unboxing·Product review·Hyper motion·TV spot·Wild Card |

부족하면 AskUserQuestion 1라운드.

2단계 — 모델·프리셋 자동 선택

| 사용자 표현 | 자동 | |---|---| | "사실적", "자연스러운", "일반 광고" | Sora 2 또는 Google Veo 3 | | "고품질 브랜드 영상" | Google Veo 3 | | "인물 표정·연기 중요" | Kling 3.0 또는 Kling 2.1 Master | | "빠르게 여러 시안" | Kling 2.5 Turbo (Turbo 처리) | | "다이내믹 모션·댄스" | Seedance 2.0 또는 Seedance Pro | | "광고 고품질" | Seedance Pro · Cinema Studio 3.5 · Google Veo 3 | | "카메라 무브먼트 정교" | MiniMax Hailuo 02 | | "영화 룩·필름 그레이딩" | Cinema Studio 3.5 | | "캐릭터 시리즈·아바타" | Kling Avatars 2.0 | | "실험적·새로운 톤" | Wan 2.5 | | "언박싱·리뷰" | Product review·Unboxing 프리셋 | | "UGC 톤 자연스럽게" | UGC 프리셋 | | "광고 TV 스팟" | TV spot 프리셋 + Cinema Studio 3.5 | | "역동적·빠른 변화" | Hyper motion 프리셋 |

3단계 — 입력 준비

Text-to-video

프롬프트만 필요.

Image-to-video

시작 이미지 필요. 시작 프레임이 결과 톤을 좌우합니다.

[권장] higgsfield-image (Soul 2.0·Soul Cinema·Flux Kontext)로 시작 이미지 → image-to-video

캐릭터 시리즈

Kling Avatars 2.0 사용
사전에 인물 reference 등록

4단계 — 파라미터 설계

공통 파라미터

| 파라미터 | 값 | |---|---| | prompt | 행동·분위기·디테일 묘사 | | model | 모델 식별자 (예: sora_2, veo_3, kling_3_0, seedance_pro) | | preset | UGC · Unboxing · Product review · Hyper motion · TV spot · Wild Card | | quality | turbo (빠름·저렴) · standard · high | | aspect_ratio | 16:9 · 9:16 (릴스·숏폼) · 1:1 · 4:5 | | duration_seconds | 모델별 다름 (5-15초) | | seed | 재현용 |

Image-to-video 추가

| 파라미터 | 값 | |---|---| | image_url 또는 input_images[] | 시작 이미지 URL |

5단계 — MCP 호출

ToolSearch(query: "select:mcp__higgsfield__generate_video")

mcp__higgsfield__generate_video({
  model: "veo_3",
  prompt: "[행동·분위기 묘사]",
  aspect_ratio: "16:9",
  duration_seconds: 8,
  quality: "standard",
  preset: "TV spot",   // 옵션
  image_url: "..."     // image-to-video 시
})

모델 식별자는 공식 페이지에서 underscore_separated 형식 (예: sora_2, veo_3, kling_3_0, kling_2_5_turbo, seedance_pro, cinema_studio_3_5).

6단계 — 비동기 잡 폴링

영상은 이미지보다 오래 걸립니다.

| 상태 | 평균 시간 | |---|---| | queued | 잔액 정상 시 즉시 | | in_progress | Sora 2/Veo: 20-60초 · Kling Turbo: 10-25초 · Cinema Studio·Seedance Pro: 30-90초 | | completed | 영상 URL 수령 | | failed | 프롬프트·모델 호환성 문제 | | nsfw | 콘텐츠 필터링 |

긴 영상(15초)은 1-2분도 정상.

7단계 — 결과 검수·반복

| 사용자 반응 | 후속 행동 | |---|---| | "좋다" | 다운로드·SNS 업로드 | | "동작 부자연" | Kling 3.0 또는 Veo 3로 모델 변경 | | "톤이 약하다" | Cinema Studio 3.5 + TV spot 프리셋 | | "더 빠르게 / 짧게" | duration 단축 + Kling 2.5 Turbo 또는 Seedance | | "음성 추가" | audio-gen (ElevenLabs) → 외부 편집 |

사용 예시

예시 1 — 8초 광고 영상 (시네마틱)

요청: "신제품 가죽 지갑 광고 영상, 시네마틱 톤, 8초"

플로우:
1. higgsfield-image (Soul Cinema)로 시작 이미지 1장
2. higgsfield-video
   - model: cinema_studio_3_5 또는 veo_3
   - preset: TV spot
   - image_url: 1번 결과
   - duration: 8s
   - aspect_ratio: 16:9
   - quality: high
3. 60초 대기 → 8초 영상

예시 2 — 릴스용 숏폼 (UGC)

요청: "5초 인스타 릴스 영상, 자연스럽게"

자동: model: kling_2_5_turbo (빠름·저비용)
preset: UGC
aspect_ratio: 9:16
duration: 5s
quality: turbo

예시 3 — 캐릭터 시리즈 영상

요청: "브랜드 마스코트가 점프하는 5초 영상"

자동: model: kling_avatars_2_0
입력: 마스코트 이미지 reference
duration: 5s

예시 4 — 제품 언박싱 영상

요청: "신제품 언박싱 영상 10초"

자동: model: seedance_pro (제품 광고 적합)
preset: Unboxing
duration: 10s

예시 5 — 다이내믹 댄스 영상

요청: "댄스 영상 짧게, 빠른 모션"

자동: model: seedance_pro
preset: Hyper motion
duration: 5s
quality: standard

예시 6 — 카메라 트래킹 영상

요청: "제품을 회전하면서 보여주는 영상"

자동: model: minimax_hailuo_02 (카메라 무브먼트 정교)
duration: 6s

출력 형식

## Higgsfield 영상 생성 결과

### 호출 정보
- 모델: [예: veo_3]
- 프리셋: [TV spot 등 또는 없음]
- 입력: text-to-video / image-to-video
- 길이·비율·품질: [duration · aspect_ratio · quality]
- Job ID: [Higgsfield job ID]
- 소요 시간: [실제]

### 결과
- 영상 URL: [Higgsfield CDN]
- 다운로드 경로: [로컬]
- 썸네일: [첫 프레임]

### 검수
- 모션 자연스러움·의도 부합·길이·비율: [점수]

### 후속 추천
- 음성 추가 → audio-gen
- 편집·자막 → 외부 도구
- 시리즈 영상 → 같은 모델·다른 입력

비용 관리

| 모델 | 상대 비용 | |---|---| | Kling 2.5 Turbo | 가장 저렴·빠름 | | Seedance 2.0 / Wan 2.5 | 저렴 | | Kling 2.1 Master / MiniMax Hailuo 02 | 중간 | | Google Veo 3 | 중간-비쌈 | | Sora 2 | 비쌈 | | Kling 3.0 | 비쌈 | | Seedance Pro / Cinema Studio 3.5 | 비쌈 | | Kling Avatars 2.0 | 비쌈 (특수) |

워크스페이스 잔액: higgsfield.ai → Billing.

주의사항

Do

첫 시도는 Kling 2.5 Turbo로 빠른 시안 확보 → Veo 3·Sora 2로 본 생성
Image-to-video는 시작 이미지 품질이 결과를 좌우 → higgsfield-image 우선
광고용은 TV spot 프리셋 + 16:9
릴스·숏폼은 9:16 + UGC 또는 Hyper motion 프리셋
캐릭터 시리즈는 Kling Avatars 2.0 사용

Don't

한 영상에 너무 복잡한 동작 요청
10초 이상 영상에서 급격한 변화
nsfw·민감 콘텐츠
초상권 침해 가능한 영상
저작권 있는 캐릭터·로고

트러블슈팅

| 증상 | 원인 | 해결 | |---|---|---| | "Not connected" | OAuth 미인증 | Cowork → 설정 → MCP → Higgsfield → Connect | | queued 멈춤 | 잔액 부족 | higgsfield.ai/billing 충전 | | failed (image-to-video) | 시작 이미지 URL 오류 | higgsfield-image로 새 이미지 생성 후 재시도 | | 결과 부자연 | 모델 부적합 | Sora 2 ↔ Veo 3 ↔ Kling 3.0 교체 | | 영상이 너무 짧음 | duration 미지정 | duration_seconds 명시 | | 비용 예상보다 큼 | 비싼 모델 사용 | Kling 2.5 Turbo로 우선 탐색 | | 프리셋 효과 안 보임 | model과 호환 안 됨 | 프리셋만 단독 사용 또는 권장 모델 |

References

references/dop-motions.md — 비디오 프리셋·카메라 디렉팅 가이드
Higgsfield 공식 사이트 — 모델 11종 목록
Higgsfield MCP 안내
Higgsfield Skills — 비디오 프리셋 6종

모델 목록 출처

본 스킬의 11개 영상 모델과 6개 비디오 프리셋은 higgsfield.ai 공식 사이트 명시 기준입니다 (2026-05). 모델·프리셋은 Higgsfield 정책에 따라 추가·변경될 수 있습니다.

Want to see if modu-ai/higgsfield-video would activate on your phrasing? Try it before you install — no LLM call, no signup.

Latest benchmark · publisher runVerified

8/22/2026, 16:17 UTC · 22 cases

Measured on 16 comparable cases — below the 22 needed to publish a lift, so this result is shown here but not on the registry card or leaderboard.

Lift

+45%

59% vs 14%

Agent turns

1.0 vs 1.0

Tokens

+121%

5,483.94 vs 2,481.25

fail → pass · 10pass → pass · 3fail → fail · 9

Per-case results (22)

Case	Status	Duration (ms)			Turns			Tokens			Tool calls
Case	Status	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ
case-18 15초 비디오 생성 요청 후 비동기 작업 처리 과정에서 발생하는 상태 변화와 평균 대기 시간을 설명해 주세요.	pass→pass	15,598	10,905	-30%	1	1	0%	2,523	5,545	+120%	0	0	—
case-06 제품 홍보용 비디오가 임베드된 반응형 웹 랜딩 페이지 HTML 및 CSS 코드를 작성해 주세요.	fail→fail	23,166	23,044	-1%	1	1	0%	4,886	8,632	+77%	0	0	—
case-01 프리미엄 수제 지갑을 소개하는 8초 분량의 고급스러운 TV CF풍 영상 생성을 요청합니다. 작업이 완료되면 사용된 모델 식별자, 프리셋, 작업 ID와 함께 최종 비디오 URL, 첫 프레임 썸네일, 동작 자연스러움 검수 점수 및 오디오 합성 같은 후속 추천 항목을 요약해서 출력해 주세요.	fail→fail	13,214	7,702	-42%	1	1	0%	2,139	4,094	+91%	0	0	—
case-02 SNS 릴스 업로드용으로 쓸 5초 길이의 캐주얼한 제품 후기 숏폼 비디오를 9:16 화면비로 생성해 주길 원합니다. 결과물에는 실행된 작업 정보(비율, 소요시간 등), 다운로드 경로 및 비디오 URL, 품질 점수 평가, 후속 작업 가이드가 명시된 표준 형태로 정리해 보여주세요.	fail→fail	13,613	8,441	-38%	1	1	0%	2,212	4,212	+90%	0	0	—
case-03 신형 전자기기의 개봉 순간을 다이내믹하게 담은 10초짜리 프로모션 영상을 만들어주세요. 생성을 마친 뒤 생성 결과 보고서에 작업 ID, 전달받은 CDN 영상 링크, 썸네일 이미지, 연출 및 모션 검수 의견, 그리고 연관 작업 추천을 포함하여 전달해 주세요.	fail→fail	13,364	8,048	-40%	1	1	0%	2,142	4,192	+96%	0	0	—
case-04 텍스트 설명으로부터 신제품 포장 상자의 고해상도 스틸 이미지를 직접 생성해 주세요.	fail→fail	9,424	8,115	-14%	1	1	0%	1,541	4,127	+168%	0	0	—
case-05 광고 스크립트 텍스트를 읽어주는 내레이션 오디오 음성 파일(.mp3)을 생성해 주세요.	pass→pass	9,111	5,381	-41%	1	1	0%	1,436	4,511	+214%	0	0	—
case-07 운동화를 중심으로 360도 회전하며 매끄럽게 카메가가 줌인/팬 트래킹하는 6초 영상을 제작하려 합니다. 가장 정교한 카메라 움직임을 지원하는 모델 식별자는 무엇인가요?	fail→pass	15,174	5,486	-64%	1	1	0%	2,381	4,611	+94%	0	0	—
case-08 마케팅 숏폼용으로 역동적이고 빠르게 움직이는 5초 댄스 클립 비디오 생성을 요청합니다. 모션이 매우 다이내믹해야 합니다.	fail→fail	13,611	8,076	-41%	1	1	0%	2,025	4,022	+99%	0	0	—
case-09 사전에 등록된 브랜드 마스코트 캐릭터의 외형을 그대로 유지하면서 점프하며 발화하는 5초 아바타 영상을 만들고자 합니다.	fail→pass	15,991	8,031	-50%	1	1	0%	2,401	4,981	+107%	0	0	—
case-10 기존 모션과 다른 독특하고 실험적인 비주얼 톤을 탐색하기 위해 신규 중국 최신 모델을 테스트하려고 합니다.	fail→pass	16,188	7,050	-56%	1	1	0%	2,304	4,776	+107%	0	0	—
case-11 최소한의 비용과 빠른 소요 시간(10-25초 내)으로 여러 비디오 시안을 빠르게 검토하려고 합니다. 어떤 모델과 품질 모드를 지정해야 하나요?	fail→pass	16,228	8,185	-50%	1	1	0%	2,611	5,079	+95%	0	0	—
case-12 영화 트레일러 느낌의 정교한 필름 그레이딩 연출과 깊이감 있는 시네마 룩 비디오 8초를 생성하고자 합니다.	fail→fail	16,511	9,935	-40%	1	1	0%	2,522	4,138	+64%	0	0	—
case-13 선명한 제품 시작 사진(URL)을 기반으로 동작을 입히는 이미지-투-비디오 파라미터 구성 방법을 제시해 주세요.	fail→fail	18,878	16,451	-13%	1	1	0%	2,900	6,704	+131%	0	0	—
case-14 일반 사용자가 직접 촬영한 듯 자연스러운 톤의 인스타그램 릴스용 5초 세로형 비디오를 생성하려 합니다.	fail→pass	14,175	6,352	-55%	1	1	0%	2,086	4,601	+121%	0	0	—
case-15 글로벌 브랜드 마케팅에 사용할 8초 분량의 고품질 16:9 비디오 생성을 요청합니다. 사실적이고 자연스러운 동작 연출이 필수적입니다.	fail→pass	13,054	7,718	-41%	1	1	0%	1,959	4,858	+148%	0	0	—
case-16 인물의 섬세한 표정 변화와 연기 모션이 가장 핵심인 6초 비디오 클립을 제작하려 합니다.	fail→pass	17,669	9,910	-44%	1	1	0%	2,560	5,296	+107%	0	0	—
case-17 커피 머신 리뷰용 16:9 가로 비디오(8초)를 위한 MCP 도구 호출 JSON 구조를 구성해 주세요.	fail→fail	9,551	7,316	-23%	1	1	0%	1,672	4,896	+193%	0	0	—
case-19 인스타그램 피드 카드 뉴스 스폰서드 광고에 사용할 1:1 정사각형 화면비의 5초 비디오 생성 파라미터를 구성해 주세요.	pass→pass	15,292	7,599	-50%	1	1	0%	2,435	4,942	+103%	0	0	—
case-20 영상 아이디어를 시안 단계에서 테스트할 때 크레딧 소모를 최소화할 수 있는 모델 및 전략 가이드를 제공해 주세요.	fail→pass	19,062	15,428	-19%	1	1	0%	2,807	6,250	+123%	0	0	—
case-21 이미지 기반 비디오 생성을 실행했으나 작업 상태가 즉시 failed로 종료되었습니다. 프롬프트는 정상일 때 주된 원인과 해결책은 무엇인가요?	fail→pass	14,119	12,944	-8%	1	1	0%	2,219	5,804	+162%	0	0	—
case-22 생성된 영상에서 인물 동작이 다소 어색하게 느껴질 때 교체할 수 있는 상위 고품질 모델 추천 경로를 설명해 주세요.	fail→pass	16,646	14,753	-11%	1	1	0%	2,520	6,257	+148%	0	0	—

These cases were also screened by the skill’s intent / safety pass.See the Trust review ↗Reproduce this benchmark in Colab ↗

How this skill was measured

DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 16 counted toward the lift figure. The other 6 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +45 percentage points is the difference between those two pass rates over the 16 comparable cases. 2 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.

Model measured: gemini-3.6-flash
Graded by: gemini-3.6-flash
Grading method: judged
Verification: verified
Pass rate without the skill: 13.6%
Pass rate with the skill: 59.1%
Cases attempted: 22
Cases counted toward lift: 16
Cases that regressed: 2
Skill version measured: v1
Run completed: 8/22/2026, 16:17 UTC

Measured example — same prompt, with vs. without the skill · from the benchmark run · case case-07

Prompt

운동화를 중심으로 360도 회전하며 매끄럽게 카메가가 줌인/팬 트래킹하는 6초 영상을 제작하려 합니다. 가장 정교한 카메라 움직임을 지원하는 모델 식별자는 무엇인가요?

Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.

Show both answers

SkillScore blends 4 signals1 of 4 complete

BenchmarkPass rate WITH skill on a verified run59

Live evalNeeds ≥20 evaluated traces in 30 days

AI ratingNeeds ≥10 rated traces

AdoptionNeeds ≥10 serves across ≥2 orgs in 30 days

Efficiency · separate axis (at equal correctness)+0% turns+135% tokens

Shown for transparency; not credited unless a verified run shows no correctness regression.

Backed by 1 of 4 signals — each added signal makes the score more robust.

Verified on gemini-3.6-flash · re-tested 6 days ago

Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.