SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC sox

Обработка аудиофайлов с помощью SoX (Sound eXchange). Используйте, когда пользователь просит применить аудиоэффекты, свести и объединить аудиодорожки, конвертировать аудиоформаты, пакетно обработать аудиофайлы, нормализовать громкость, обрезать тишину, добавить реверберацию или эхо, изменить темп или высоту тона, разделить аудиофайлы, создать спектрограммы, сгенерировать тестовые тона, передискретизировать аудио или построить конвейеры обработки аудио. Охватывает все эффекты SoX, конвертацию форматов, сведение и пакетные рабочие процессы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Process audio files with SoX (Sound eXchange). Use when a user asks to…»

Process audio files with SoX (Sound eXchange). Use when a user asks to apply audio effects, mix and combine audio tracks, convert audio formats, batch process audio files, normalize volume, trim silence, add reverb or echo, change tempo or pitch, split audio files, create spectrograms, generate test tones, resample audio, or build audio processing pipelines. Covers all SoX effects, format conversion, mixing, and batch workflows.

TerminalSkills/skills Agent Skills автор: TerminalSkills Apache-2.0 2 файла тело ≈ 2 420 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Обработка аудиофайлов с помощью SoX (Sound eXchange).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 3, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2420 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.