SKILLEMALL.ai

AC video-transcript-txt

Транскрибирование одного или нескольких локальных видео в упорядоченную TXT-версию с указанием времени начала и окончания каждого сегмента. Используется, когда пользователь запрашивает "видео в текст", "транскрибировать видео", "извлечь текст или субтитры из видео", "пакетно создать TXT с временными метками", "упорядочить устную речь из видео", "рассчитать время обработки видео". Обрабатывается с помощью uv, ffmpeg/ffprobe и openai-whisper; промежуточные файлы записываются во временный каталог системы и автоматически очищаются, исходные видео никогда не удаляются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将一个或多个本地视频转写为带每段开始和结束时间的整理版 TXT。当用户要求视频转文字、视频转写、提取视频文本或字幕、批量生成带时间戳 TXT…»

将一个或多个本地视频转写为带每段开始和结束时间的整理版 TXT。当用户要求视频转文字、视频转写、提取视频文本或字幕、批量生成带时间戳 TXT、整理视频口述内容、统计视频处理耗时时使用。通过 uv、ffmpeg/ffprobe 和 openai-whisper 处理;中间文件写入系统临时目录并自动清理,永不删除源视频。

ClawHub Agent Skills автор: 156554395@qq.com v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 752 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Транскрибирование одного или нескольких локальных видео в упорядоченную TXT-версию с указанием времени начала и окончания каждого сегмента.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

  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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 58
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 752 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 159 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward local video transcription helper with disclosed file writes, temporary processing, and bounded parallelism.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.