SKILLEMALL.ai

AD bilibili-subtitle

Полный рабочий процесс обработки субтитров видео на Bilibili (B站). Возможности включают: (1) Помощь пользователю в сканировании QR-кода для входа и получения Cookie; (2) Автоматическое получение субтитров видео (приоритет субтитрам ИИ, автоматический откат к субтитрам CC); (3) Создание краткого содержания видео; (4) Точное определение временных меток в файле субтитров, когда пользователь спрашивает "в какой временной интервал упоминается определенный контент". Обязательно используйте этот навык, когда пользователь предоставляет ссылку на видео Bilibili, BVID или упоминает "субтитры B站", "помоги посмотреть видео", "краткое содержание видео", "где в видео упоминается" или "извлечение субтитров", а также любые другие сценарии, связанные с пониманием контента видео Bilibili. Даже если пользователь просто случайно упоминает ссылку на Bilibili, этот навык должен быть активирован.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«处理 B 站(哔哩哔哩)视频字幕的完整工作流。能力包括:(1)引导用户扫码登录获取 Cookie;(2)自动获取视频字幕(优先 AI 字幕,…»

处理 B 站(哔哩哔哩)视频字幕的完整工作流。能力包括:(1)引导用户扫码登录获取 Cookie;(2)自动获取视频字幕(优先 AI 字幕,自动回退 CC 字幕);(3)生成视频内容摘要;(4)当用户询问"某内容在哪个时间段"时,从字幕文件中精准定位时间戳。当用户提供 B 站视频链接、BVID,或提到"b站字幕""帮我看视频""视频摘要""视频哪里讲到了""字幕提取"等任何与 B 站视频内容理解相关的场景时,务必使用此 skill。即使用户只是随口提到一个 bilibili 链接,也应该触发此 skill。

ClawHub Agent Skills автор: Mark v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 809 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полный рабочий процесс обработки субтитров видео на Bilibili (B站).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 6. 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 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bilibili-subtitle) не совпадает с папкой (bilibili-summary)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 809 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 256 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to do what it advertises, but it handles live Bilibili login cookies in plaintext and uses them too broadly for a final clean approval.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.