AC video-metadata-analyzer
Конвейер анализа видеоконтента — извлечение кадров, транскрипция аудио, визуальный и аудио анализ с помощью LLM, синтез структурированных метаданных для публикации на Bilibili (название, введение, теги, категория, предложение об обложке). Используйте, когда пользователь говорит «生成投稿元数据», «视频元数据分析» или явно запрашивает этот навык. ⚠️ API-режимы отправляют видеокадры и аудио внешним поставщикам LLM — см. раздел «Конфиденциальность».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video content analysis pipeline — extract frames, transcribe audio, ru…»
Video content analysis pipeline — extract frames, transcribe audio, run LLM visual+audio analysis, synthesize structured Bilibili publish metadata (title, intro, tags, category, cover suggestion). Use when user says '生成投稿元数据', '视频元数据分析', or explicitly requests this skill. ⚠️ API modes send video frames and audio to external LLM providers — see Privacy section.
Конвейер анализа видеоконтента — извлечение кадров, транскрипция аудио, визуальный и аудио анализ с помощью LLM, синтез структурированных метаданных для…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenREADME.md:11Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)[](https://clawhub.ai/CyberKurry/video-metadata-analyzer) [ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "privacy_notice" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1728 токенов
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 362 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.