SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC auto-subtitle-generator-online

Навык auto-subtitle-generator-online использует ИИ для распознавания речи, чтобы транскрибировать и добавлять точные субтитры в ваши видео. Загрузите видео, выберите язык и стиль субтитров, и получите видео с готовыми субтитрами или файл SRT/VTT для скачивания за считанные минуты. Создан для создателей контента, преподавателей, маркетологов и защитников доступности, которым нужны надежные субтитры без ручной расшифровки. Основные функции включают определение говорящего, исправление пунктуации, поддержку нескольких языков и настраиваемые стили шрифтов. Поддерживает форматы mp4, mov, avi, webm и mkv.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The auto-subtitle-generator-online skill transcribes and embeds accura…»

The auto-subtitle-generator-online skill transcribes and embeds accurate subtitles into your videos using AI-powered speech recognition. Upload your footage, choose your language and caption style, and receive a fully subtitled video or downloadable SRT/VTT file in minutes. Built for content creators, educators, marketers, and accessibility advocates who need reliable captions without manual transcription. Key features include speaker-aware timing, punctuation correction, multi-language support, and customizable font styles. Supports mp4, mov, avi, webm, and mkv formats.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 881 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 28 ч назад

Навык auto-subtitle-generator-online использует ИИ для распознавания речи, чтобы транскрибировать и добавлять точные субтитры в ваши видео.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
83
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:91
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    $API = `${NEMO_API_URL:-https://mega-api-prod.nemovideo.ai}`, $TOKEN = `${NEMO_TOKEN}`, $WEB = `${NEMO_WEB_URL:-https://nemovideo.com}`.
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:165
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/credits/balance/simple" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:173
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/state/nemo_agent/me/<sid>/latest" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:153
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **File upload**: `curl -s -X POST "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "X-Skill-Source: $SKILL_NAME" -H "X-Skill-Version: $SKI
    в кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:155
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **URL upload**: `curl -s -X POST "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -H "X-Skill-Source: $SK
    в кавычках

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "apiDomain"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4881 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.