BC whisper-gpu-transcribe
Преобразует аудио в субтитры SRT с помощью OpenAI Whisper с автоматическим ускорением GPU для Intel XPU / NVIDIA CUDA / AMD ROCm / Apple Metal. Идеально подходит для создателей контента как бесплатная альтернатива платным сервисам генерации субтитров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert audio to SRT subtitles using OpenAI Whisper with automatic GPU…»
Convert audio to SRT subtitles using OpenAI Whisper with automatic GPU acceleration for Intel XPU / NVIDIA CUDA / AMD ROCm / Apple Metal. Ideal for content creators as a free alternative to paid subtitle generation.
Преобразует аудио в субтитры SRT с помощью OpenAI Whisper с автоматическим ускорением GPU для Intel XPU / NVIDIA CUDA / AMD ROCm / Apple Metal.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (whisper-gpu-transcribe) не совпадает с папкой (whisper-gpu-transcriber-skill)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 999 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.