SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC clip-hand-skill

Экспертные знания для нарезки видео с помощью ИИ — загрузка yt-dlp, транскрипция whisper, генерация SRT и обработка ffmpeg

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert knowledge for AI video clipping — yt-dlp downloading, whisper t…»

Expert knowledge for AI video clipping — yt-dlp downloading, whisper transcription, SRT generation, and ffmpeg processing

RightNow-AI/openfang Agent Skills автор: RightNow-AI Apache-2.0 2 файла тело ≈ 4 059 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Экспертные знания для нарезки видео с помощью ИИ — загрузка yt-dlp, транскрипция whisper, генерация SRT и обработка ffmpeg

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураWhatsAppTelegramМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:66
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка)
    - `--cookies-from-browser chrome` — use browser cookies for age-restricted content
    детектор
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url HAND.toml:476
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot<TELEGRAM_BOT_TOKEN>/sendVideo" \
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:372
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    curl -s -X POST "https://api.telegram.org/bot<BOT_TOKEN>/sendVideo" \
    заглушка

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 "runtime"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (clip-hand-skill) не совпадает с папкой (clip)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4059 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 51 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.