CC transcribe-audio-local
Локальная транскрибация аудиофайлов без отправки в облако. Используй когда пользователь просит транскрибировать запись, расшифровать аудио, сделать конспект встречи, преобразовать речь в текст. Только для аудио (m4a/mp3/wav/ogg/flac/aac/wma/opus). Движок: faster-whisper CUDA + опц. диаризация sherpa-onnx GPU (CUDA, RTF ~0.24). Поддерживает разделение по спикерам.
Локальная транскрибация аудиофайлов без отправки в облако.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-install-from-urlscripts/setup.py:251Установка пакета по недоверенному URL / из архива (строковый литерал в коде, не выполняется)info(f" {py} -m pip install <путь-к-wheel.whl>")строка в коде -
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Glob
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1458 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +2Инструкции двуязычные (RU + EN)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.