SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD 视频剪辑-69cfc9

Учимся на видео с Douyin: видеомонтаж — какое программное обеспечение для монтажа использовать в 2025 году?

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从抖音视频学习: 视频剪辑 — 2025年，到底用什么剪辑软件？…»

从抖音视频学习: 视频剪辑 — 2025年，到底用什么剪辑软件？

ClawHub Agent Skills автор: 534422530 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 909 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 29 ч назад

Учимся на видео с Douyin: видеомонтаж — какое программное обеспечение для монтажа использовать в 2025 году?

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

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
51
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (视频剪辑-69cfc9) не совпадает с папкой (69cfc9)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 909 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 29. 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)
  • +3Длина description 32: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 51.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a simple video-editing reference skill with broad triggers and messy merged examples, but it does not run code, request access, or hide risky behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.