SKILLEMALL.ai

AC edit-greek-reel

Редактирование видео с говорящей головой в короткий ролик с субтитрами в стиле греческого караоке. Обрезает тишину, добавляет субтитры Manrope Bold, эффекты зума, SFX и наложения изображений. Использование — /edit-greek-reel <путь-к-видео> [опции].

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Edit a raw talking-head video into a polished short-form reel with Gre…»

Edit a raw talking-head video into a polished short-form reel with Greek karaoke subtitles. Trims silence, adds Manrope Bold subtitles, zoom effects, SFX, and image overlays. Usage - /edit-greek-reel <path-to-video> [options]

ClawHub Agent Skills автор: Artemis Leonardou v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 736 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Редактирование видео с говорящей головой в короткий ролик с субтитрами в стиле греческого караоке.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 85Шаги. Шагов: 84, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1736 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed local video-editing workflow that runs ffmpeg/Python tools and saves transcript/output files, with no evidence of hidden credential use or exfiltration.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.