SKILLEMALL.ai

BC youtube-music-cast

Загрузка музыки с YouTube/YouTube Music и потоковая передача на Chromecast через Home Assistant. Полный набор инструментов CLI с интеграцией веб-сервера, мастером конфигурации и элементами управления воспроизведением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download music from YouTube/YouTube Music and stream to Chromecast via…»

Download music from YouTube/YouTube Music and stream to Chromecast via Home Assistant. Complete CLI toolset with web server integration, configuration wizard, and playback controls.

ClawHub Agent Skills автор: Aidan v6.0.0 2 файла тело ≈ 5 631 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Загрузка музыки с YouTube/YouTube Music и потоковая передача на Chromecast через Home Assistant.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5631 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "config"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (youtube-music-cast) не совпадает с папкой (ytm-cast)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5631 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 97, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • 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
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 62 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 97 пунктов
  • +4Есть примеры (47 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill has a coherent music-casting purpose, but it asks users to store and use a long-lived smart-home access token with weak protection and persistent local setup.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.