AC seek-and-analyze-video
Интеллектуальный анализ видео и контента с помощью Memories.ai LVMM. Ищите видео на TikTok, YouTube, Instagram по теме или автору. Анализируйте видеоконтент, обобщайте встречи, создавайте базы знаний с возможностью поиска по нескольким видео. Используйте для исследования видео, анализа контента конкурентов, заметок со встреч, краткого изложения лекций или создания библиотек знаний по видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video intelligence and content analysis using Memories.ai LVMM. Discov…»
Video intelligence and content analysis using Memories.ai LVMM. Discover videos on TikTok, YouTube, Instagram by topic or creator. Analyze video content, summarize meetings, build searchable knowledge bases across multiple videos. Use for video research, competitor content analysis, meeting notes, lecture summaries, or building video knowledge libraries.
Интеллектуальный анализ видео и контента с помощью Memories.ai LVMM. Ищите видео на TikTok, YouTube, Instagram по теме или автору. Анализируйте видеоконтент…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 109
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3253 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 109 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.