AC assemblyai-transcribe
Транскрибируйте, разделяйте по спикерам, переводите, постобрабатывайте и структурируйте аудио/видео с помощью AssemblyAI. Используйте этот навык, когда пользователь явно хочет использовать AssemblyAI, нуждается в высококачественном преобразовании речи в текст из локального файла или по URL, хочет получить метки спикеров или имена спикеров, определить язык, создать субтитры, экспортировать абзацы/предложения, извлечь темы/сущности/тональность, использовать Speech Understanding или получить вывод транскрипции в формате Markdown или нормализованном JSON для последующих AI-рабочих процессов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribe, diarise, translate, post-process, and structure audio/vide…»
Transcribe, diarise, translate, post-process, and structure audio/video with AssemblyAI. Use this skill when the user wants AssemblyAI specifically, needs high-quality speech-to-text from a local file or URL, wants speaker labels or named speakers, language detection, subtitles, paragraph/sentence exports, topic/entity/sentiment extraction, Speech Understanding, or agent-friendly transcript output as Markdown or normalised JSON for downstream AI workflows.
Транскрибируйте, разделяйте по спикерам, переводите, постобрабатывайте и структурируйте аудио/видео с помощью AssemblyAI.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: ClawHub, ClawHub
Как улучшить
- 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: 19. 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
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (assemblyai-transcribe) не совпадает с папкой (abe-audio-transcribe)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 90
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2174 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.