SKILLEMALL.ai

BD douyin-video-read

Читает контент видео TikTok — метаинформацию, официальные ключевые моменты AI-глав, а также полный скрипт озвучки, полученный путем покадрового скриншота + OCR субтитров. Используйте, когда пользователь делится ссылкой на TikTok (v.douyin.com / douyin.com/video/xxx) и хочет узнать, о чем говорится в видео, извлечь текст или получить текстовую расшифровку. Триггерные слова: ссылка на TikTok, видео TikTok, о чем это видео, извлечь текст видео, видео TikTok в текст, субтитры видео, посмотри это видео, содержание видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«读取抖音视频的内容——元信息、官方 AI 章节要点,以及通过逐帧截图 + 字幕 OCR 得到完整口播讲稿。用户分享抖音链接(v.douyin…»

读取抖音视频的内容——元信息、官方 AI 章节要点,以及通过逐帧截图 + 字幕 OCR 得到完整口播讲稿。用户分享抖音链接(v.douyin.com / douyin.com/video/xxx)并希望了解视频讲了什么、提取文案、拿到文字稿时使用。触发词:抖音链接、抖音视频、这个视频讲了什么、提取视频文案、抖音视频转文字、视频字幕、看看这个视频、视频内容。

ClawHub Agent Skills автор: 52Siriyue v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 272 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 10 ч назад

Читает контент видео TikTok — метаинформацию, официальные ключевые моменты AI-глав, а также полный скрипт озвучки, полученный путем покадрового скриншота +…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPlaywrightИИ и агентыМедиа и видеоРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 9. 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 "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1272 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
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 179 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a legitimate Douyin video-reading purpose, but it also opens and captures content from arbitrary video pages with weak URL validation, which needs review before installation.
LLM: suspicious (high) · 12 сент. 2026 г.