BC how-to-add-music-to-video
Узнайте, как добавить музыку в видео, с помощью разговорного ИИ-навыка от ClawHub. Загрузите свои видеоматериалы, укажите название трека или загрузите аудиофайл, и агент OpenClaw автоматически настроит синхронизацию, сбалансирует громкость и выполнит переходы затухания. Не требуется работа с временной шкалой или знание DAW. Работает с файлами mp4, mov, avi, webm и mkv. Идеально подходит для создателей контента, менеджеров социальных сетей и кинематографистов, которым нужно быстро и качественно наложить звук.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Learn how-to-add-music-to-video using ClawHub's conversational AI skil…»
Learn how-to-add-music-to-video using ClawHub's conversational AI skill. Drop in your footage, name a track or upload an audio file, and the OpenClaw agent handles timing, volume balancing, and fade transitions automatically. No timeline scrubbing or DAW knowledge required. Works with mp4, mov, avi, webm, and mkv files. Ideal for content creators, social media managers, and filmmakers who need clean audio layering fast.
Узнайте, как добавить музыку в видео, с помощью разговорного ИИ-навыка от ClawHub.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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.
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».
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
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:90Учётные 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-useSKILL.md:164Учётные 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-useSKILL.md:172Учётные 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-useSKILL.md:152Учётные 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-useSKILL.md:154Учётные 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "apiDomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное 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: 12, 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 4055 токенов
- 100Шаги. Шагов: 15
- 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 423 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.