SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC videodb

Прием, индексация, поиск, редактирование и мониторинг видео и аудио с помощью SDK VideoDB Python — загрузка из файлов, URL-адресов или RTSP-потоков, создание индексов речи и сцен с поиском по временным меткам и воспроизводимыми клипами, транскодирование и изменение кадрирования, редактирование временной шкалы (субтитры, наложения, дубляж) и запуск оповещений в реальном времени по прямым трансляциям или захвату экрана. Используйте при работе с поиском по видео, транскрипцией, клиппингом, транскодированием, стримингом или оповещениями по видео в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ingest, index, search, edit, and monitor video and audio with the Vide…»

Ingest, index, search, edit, and monitor video and audio with the VideoDB Python SDK — upload from files, URLs, or RTSP feeds, build spoken and scene indexes with timestamped search and playable clips, transcode and reframe, do timeline edits (subtitles, overlays, dubbing), and run real-time alerts on live streams or desktop capture. Use when working with video search, transcription, clipping, transcoding, streaming, or live video alerts.

Разбор skillemall

Скилл обещает полный стек работы с видео: загрузка, индексирование, поиск, редактирование и мониторинг потоков. В файлах 12 единиц с описанием API VideoDB, примерами запросов и готовыми функциями для транскодирования, создания клипов, наложения субтитров. Оценки высокие: качество 91, безопасность 100, но процесс 63 из-за того, что скрипты не запустились — не хватает самой библиотеки videodb в песочнице.

На практике это значит: инструкция рабочая, но проверить её локально не получится без установки зависимостей. Для Claude, Cursor и остального списка скилл подойдёт как шаблон для генерации кода — ИИ сможет предложить правильные вызовы API и структуру обработки видео. Ставить стоит, если планируете работать с видео через VideoDB SDK и вам нужна готовая справка с примерами.

affaan-m/everything-claude-code Claude Code автор: affaan-m MIT 12 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 353 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 21 ч назад

Прием, индексация, поиск, редактирование и мониторинг видео и аудио с помощью SDK VideoDB Python — загрузка из файлов, URL-адресов или RTSP-потоков, создание…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМедиа 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
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: 12. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 85Шаги. Шагов: 54, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3353 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
    • +4Есть примеры (14 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    В песочнице Скрипты не запустились

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 1 скрипт; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Ни один не дошёл до работы — им не хватило зависимостей, аргументов или файлов. Это не отзыв о поведении: наблюдать было не за чем.

    scripts/ws_listener.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'videodb'

    6 окт. 2026 г.