SKILLEMALL.ai

BC transcription

Только для сеансов с плагином ChatCut (сервер MCP `chatcut`). Если диалог управляет ChatCut Desktop (сервер MCP `chatcut_desktop*`), загружайте этот навык только тогда, когда пользователь явно выбирает плагин/веб-интерфейс — в противном случае десктопные сеансы предоставляют свои собственные инструкции и инструменты. Используйте, когда пользователь хочет добавить к видео субтитры (加字幕、字幕), транскрибировать речь или удалить слова-паразиты; охватывает транскрипцию ChatCut, готовность транскрипта, субтитры, исправление транскрипта, удаление слов-паразитов и настройку редактирования на основе речи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Hosted ChatCut plugin sessions only (the `chatcut` MCP server). If the…»

Hosted ChatCut plugin sessions only (the `chatcut` MCP server). If the conversation is driving ChatCut Desktop (a `chatcut_desktop*` MCP server), load this skill only when the user explicitly chooses the plugin/web surface — desktop sessions otherwise ship their own instructions and tools. Use when the user wants to add captions or subtitles to a video (加字幕、字幕), transcribe speech, or clean filler words; covers ChatCut transcription, transcript readiness, captions, subtitles, transcript repair, filler removal, and speech-led editing setup.

ChatCut-Inc/agent-plugin Agent Skills автор: ChatCut-Inc 1 файл тело ≈ 564 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 19 ч назад

Только для сеансов с плагином ChatCut (сервер MCP chatcut).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 564 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.