SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD book-video-generator

Генератор видеороликов с кратким обзором книг за три минуты. Введите название книги + автора, чтобы одним нажатием кнопки создать 3-минутное видео с обзором книги (текст обзора → ИИ-иллюстрации → озвучка TTS → субтитры → финальное слияние в MP4). Триггеры: краткий обзор книги за три минуты, создать видеообзор книги, краткий обзор книги, book video, сделать видеообзор книги, видеообзор книги. Кроссплатформенная совместимость с WorkBuddy / OpenClaw / Codex CLI / TRAE Work.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«三分钟精读一本书视频生成器。输入书名+作者，一键生成3分钟读书解说视频（书评文案→AI插图→TTS配音→字幕→最终合成MP4）。触发词：三分…»

三分钟精读一本书视频生成器。输入书名+作者，一键生成3分钟读书解说视频（书评文案→AI插图→TTS配音→字幕→最终合成MP4）。触发词：三分钟精读书、生成读书视频、精读一本书、book video、做读书视频、书评视频。跨平台兼容 WorkBuddy / OpenClaw / Codex CLI / TRAE Work。

ClawHub Agent Skills автор: jasson910 v2.6.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 2 399 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Генератор видеороликов с кратким обзором книг за три минуты.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: book-video-generator (ClawHub)

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. 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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/generate_audio.py:214
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"{sys.executable} -m pip install edge-tts -q")
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic scripts/generate_image.py:114
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"{sys.executable} -m pip install volcenginesdkcore volcenginesdkvisualapi -q")
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/generate_image.py:80
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    boundary = "----…0gW"
    в кавычках

Просканировано файлов: 13. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (book-video-generator) не совпадает с папкой (book-video-generator-2-6-0)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2399 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

  • +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
  • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent book-video generation skill with expected web/API and local media-processing behavior, though users should review its external services and automatic dependency installation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июл. 2026 г.