SKILLEMALL.ai

AB youtube-channel-management

Управление YouTube-каналом: Загрузка видео из файлового менеджера, обновление метаданных видео, конфиденциальности, локализаций, миниатюр, субтитров, плейлистов, элементов плейлистов, разделов канала, брендинга канала, водяных знаков и определение категорий/возможностей YouTube. Используйте, когда агенту требуется управление YouTube-каналом, YouTube API, загрузка YouTube Shorts или стандартных видео из файлового менеджера; обновление названий, описаний, тегов, конфиденциальности, добавление видео в плейлист, ID плейлиста через удаленные вызовы инструментов, размещенные AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«YouTube Channel Management: Upload File Manager videos, update video m…»

YouTube Channel Management: Upload File Manager videos, update video metadata, privacy, localizations, thumbnails, captions, playlists, playlist items, channel sections, channel branding, watermarks, and discover YouTube categories/capabilities. Use when an agent needs youtube channel management, youtube api, upload youtube shorts or standard videos from file manager; update titles, descriptions, tags, privacy, add video to playlist, playlist id through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 4 978 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 30 ч назад

Управление YouTube-каналом: Загрузка видео из файлового менеджера, обновление метаданных видео, конфиденциальности, локализаций, миниатюр, субтитров…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 51, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), 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
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4978 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 78
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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 492 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (29 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a coherent YouTube management integration, but it gives agents high-impact posting and deletion abilities without clear confirmation safeguards.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 24 июн. 2026 г.