SKILLEMALL.ai

AC video-download

Скачивайте, сохраняйте, проверяйте или извлекайте общедоступные видео, отдельные аудиозаписи, субтитры на исходном языке и обложки в исходном качестве с помощью yt-dlp и FFmpeg, а также подготавливайте детерминированные входные данные для последующего перевода субтитров. Используйте, когда Codex просят проверить форматы, скачать разрешенные медиафайлы с лучшими исходными субтитрами, аудио и обложкой, если они доступны, или подготовить детерминированные входные данные для рабочего процесса перевода видео; подтвердите качество, путь и имя файла перед скачиванием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 yt-dlp 与 FFmpeg 下载、保存、检查或提取公开视频、独立音频、最佳原语言字幕及最高质量原始封面,并为后续字幕翻译准备确定性…»

使用 yt-dlp 与 FFmpeg 下载、保存、检查或提取公开视频、独立音频、最佳原语言字幕及最高质量原始封面,并为后续字幕翻译准备确定性的隐藏输入。Use when Codex is asked to inspect formats, download permitted media with its best source thumbnail, audio, and source subtitle when available, or prepare deterministic inputs for the video translation workflow; confirm quality, path, and filename before downloading.

ClawHub Agent Skills автор: AI落地第四声 v1.3.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 502 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Скачивайте, сохраняйте, проверяйте или извлекайте общедоступные видео, отдельные аудиозаписи, субтитры на исходном языке и обложки в исходном качестве с…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeМедиа и видеоТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Обфускация средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Обфускация obf-hex-escape-chain skill-card.md:33
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов
      - [Video translation workflow documentation](https://github.com/aiaaaa4/ai-landing-skills/blob/main/docs/video-translate/%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%BF%BB%E8%AF%91%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E8%AF%B4%E6%98%
    • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain scripts/preflight.py:18
      Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
      必读:翻译流程会自动提取音频并上传到 OkFile,生成供 Fun-ASR 调用的临时公开链接,以获得词级时间戳,并支持后续 AI 语义划分、修正和质检。ASR 固定使用阿里百炼 Fun-ASR;翻译可选择通过 API 调用阿里百炼旗舰翻译模型 `qwen-mt-plus`,或直接使用当前 Agent 的模型额度。若当前环境支持,推荐在 Codex 中使用 GPT-5.6 以追求更高质量。更多信息
      в кавычках

    Просканировано файлов: 4. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2502 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed video download workflow that asks for confirmation before downloading and clearly labels its optional translation-service data sharing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июл. 2026 г.