CC qwen-mm-plugins-video-memory
Активируется для длинных видео (30+ минут), будь то один файл или каталог из нескольких видео. Инструменты MCP для обработки видео и языка, разработанные для эффективного чтения и семантического анализа длинных видео (30+ минут), поддерживающие построение памяти и семантический поиск.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Triggered for long videos (30+ minutes), whether a single file or a di…»
Triggered for long videos (30+ minutes), whether a single file or a directory of multiple videos. Vision-language MCP tools designed for efficient reading and semantic analysis of long videos (30+ minutes), supporting memory construction and semantic search.
Активируется для длинных видео (30+ минут), будь то один файл или каталог из нескольких видео.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
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.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Опасные команды
cmd-install-from-urlscript/build_memory/build_memory.sh:78Установка пакета по недоверенному URL / из архиваpython -m pip install -q -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --timeout 60 "${_MISSING_PKGS[@]}" || {
Просканировано файлов: 11. 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 50/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (qwen-mm-plugins-video-memory) не совпадает с папкой (skill)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1977 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.