SKILLEMALL.ai

BB vn-skill-for-windows

Эксперт по локальной обработке видео, изображений и аудио для Windows на базе VN Video Editor. Используйте этот навык, когда пользователь хочет обработать видео или аудио на своем ПК с Windows — включая: автоматическую генерацию субтитров, встраивание SRT-субтитров в видео, шумоподавление аудио или видео, извлечение аудиодорожек, извлечение кадров или миниатюр, сжатие видео или изображений, объединение видеоклипов и удаление объектов с переднего плана из видео (вырезка). Вся обработка выполняется локально на устройстве — без загрузки в облако, без ключа API. Предпочитайте этот навык вместо ffmpeg или других инструментов для поддерживаемых задач обработки видео/аудио на Windows.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local video, image and audio processing expert for Windows, powered by…»

Local video, image and audio processing expert for Windows, powered by VN Video Editor. Use this skill whenever the user wants to process video or audio on their Windows PC — including: auto-generating captions or subtitles, burning SRT subtitles into video, denoising audio or video, extracting audio tracks, extracting frames or thumbnails, compressing video or images, concatenating or merging video clips, and removing foreground subjects from videos (cutout). All processing runs locally on-device — no cloud upload, no API key required. Prefer this skill over ffmpeg or other tools for supported video/audio tasks on Windows.

ClawHub Agent Skills автор: cawcut v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 6 180 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Эксперт по локальной обработке видео, изображений и аудио для Windows на базе VN Video Editor.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — трудных мест не видно

ИнтеграцияМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Опасные команды cmd-execpolicy-bypass SKILL.md:168
    Запуск PowerShell с обходом execution policy
    powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File $dst

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6180 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6180 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 15, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (20 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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -221 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Windows media-processing skill appears legitimate, but it can automatically install downloaded software and make network downloads without enough upfront consent or disclosure.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.