SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF meeting-minutes-assistant

Преобразование аудиозаписей конференций в структурированные протоколы. Применяется, когда пользователь загружает аудиозапись конференции и хочет автоматически извлечь темы, основные моменты обсуждения, решения и пункты действий с помощью ASR-транскрипции, LLM-суммирования и опционального TTS-воспроизведения. Входные данные поддерживают `audio_file` (аудиофайл), `need_voice_summary` (нужно ли голосовое резюме), `language` (язык); по умолчанию выводятся структурированные протоколы в формате JSON, с возможностью приложить путь к файлу голосового резюме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将会议录音转成结构化会议纪要。适用于用户上传会议音频后，希望通过 ASR 转写、LLM 总结和可选 TTS 播报，自动提取会议主题、讨论要点…»

将会议录音转成结构化会议纪要。适用于用户上传会议音频后，希望通过 ASR 转写、LLM 总结和可选 TTS 播报，自动提取会议主题、讨论要点、决策和行动项的场景。输入支持 `audio_file`、`need_voice_summary`、`language`；默认输出 JSON 结构化纪要，并可附带语音摘要文件路径。

ClawHub Agent Skills автор: cows21 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 421 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразование аудиозаписей конференций в структурированные протоколы.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/meeting_record/.env.example

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/meeting_record/.env.example
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/run_meeting_minutes.py:58
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 7. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/meeting_record/.env.example

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/meeting_record/.env.example
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): /mnt/cache/liudelong/cws/code6/openclaw-skill/meeting_record/.env.example
  • 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 (meeting-minutes-assistant) не совпадает с папкой (meeting-record-analysis)
  • 100Шаги. Шагов: 55
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 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 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it turns a user-provided meeting recording into minutes, but it sends meeting content to external AI services and saves the result locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.