SKILLEMALL.ai

BC best-youtube-video-editor

Лучший инструмент для редактирования видео на YouTube на ClawHub меняет способ создания контента YouTube, позволяя редактировать видео с помощью ИИ в диалоговом режиме, без временных шкал или сложного программного обеспечения. Обрезайте мертвые паузы, добавляйте маркеры глав, накладывайте субтитры, настраивайте темп и оптимизируйте экспорт — все с помощью инструкций на простом языке. При первом использовании инструмент автоматически настраивает учетные данные через API NemoVideo, так что вы сможете приступить к редактированию через несколько секунд после активации. Создан для YouTube-блогеров, преподавателей, подкастеров и брендовых каналов, которым нужна быстрая обработка без ущерба для качества. Поддерживает форматы mp4, mov, avi, webm и mkv.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The best-youtube-video-editor skill on ClawHub transforms how YouTube…»

The best-youtube-video-editor skill on ClawHub transforms how YouTube creators produce content by enabling conversational, AI-driven video editing without timelines or complex software. Trim dead air, add chapter markers, layer captions, adjust pacing, and optimize exports — all through plain-language instructions. On first use, the skill auto-configures credentials via NemoVideo API, so you're editing within seconds of activation. Built for YouTubers, educators, podcasters, and brand channels who need fast turnaround without sacrificing quality. Supports mp4, mov, avi, webm, and mkv formats.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 5 243 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Лучший инструмент для редактирования видео на YouTube на ClawHub меняет способ создания контента YouTube, позволяя редактировать видео с помощью ИИ в…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:91
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    $API = `${NEMO_API_URL:-https://mega-api-prod.nemovideo.ai}`, $TOKEN = `${NEMO_TOKEN}`, $WEB = `${NEMO_WEB_URL:-https://nemovideo.com}`.
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:153
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; 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
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:155
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла; 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
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:165
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/credits/balance/simple" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:173
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/state/nemo_agent/me/<sid>/latest" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    vendor-host

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5243 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "apiDomain"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, 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 5243 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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 599 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.