SKILLEMALL.ai

BC video-editor

Выполняет операции по редактированию видео с помощью ffmpeg. Используйте, когда пользователю нужно: (1) вырезать/обрезать видеоклипы, (2) объединять несколько видео, (3) конвертировать видеоформаты, (4) извлекать аудио из видео, (5) добавлять субтитры или текстовые наложения, (6) изменять скорость видео, (7) изменять размер/кадрировать видео, (8) применять фильтры или эффекты. Поддерживает распространенные форматы, такие как MP4, MOV, AVI, MKV, WebM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video editing operations using ffmpeg. Use when user needs to: (1) Cut…»

Video editing operations using ffmpeg. Use when user needs to: (1) Cut/trim video clips, (2) Merge/join multiple videos, (3) Convert video formats, (4) Extract audio from video, (5) Add subtitles or text overlays, (6) Adjust video speed, (7) Resize/crop video dimensions, (8) Apply filters or effects. Supports common formats like MP4, MOV, AVI, MKV, WebM.

ClawHub Agent Skills автор: cntuang v1.0.0 MIT-0 10 файлов · 8 скриптов тело ≈ 942 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Выполняет операции по редактированию видео с помощью ffmpeg.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Video editing operations using ffmpeg. Use when user needs to: (1)… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 4, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 942 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (17 блоков кода)
    • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward ffmpeg video-editing skill that operates on user-specified media files without hidden network, credential, or persistence behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.