AB reel-digest
Скачивайте, транскрибируйте, извлекайте кадры и глубоко анализируйте любое видео или ролик по URL (Instagram, YouTube, TikTok, X, прямой MP4). Используйте, когда пользователь делится URL видео/ролика и хочет понять его содержание, стратегию, сценарий, визуальные элементы или маркетинговый разбор. Активируется по запросам "analyze this reel", "digest this video", "what's in this video", "break down this clip", или когда любой URL видео предоставляется с целью анализа. НЕ для скачивания видео для просмотра — только для контент-анализа с помощью ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download, transcribe, extract frames, and deeply analyze any video or…»
Download, transcribe, extract frames, and deeply analyze any video or reel from URL (Instagram, YouTube, TikTok, X, direct MP4). Use when user shares a video/reel URL and wants to understand its content, strategy, script, visual elements, or marketing breakdown. Triggers on "analyze this reel", "digest this video", "what's in this video", "break down this clip", or when any video URL is shared with intent to analyze. NOT for downloading videos to watch — only for AI-powered content analysis.
Скачивайте, транскрибируйте, извлекайте кадры и глубоко анализируйте любое видео или ролик по URL (Instagram, YouTube, TikTok, X, прямой MP4).
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 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 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 577 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 496 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.