BD guaikei-video2text-ai
Преобразование видео в текст и создание готового к использованию контента. Используйте, когда пользователь отправляет ссылку на видео (Douyin, Xiaohongshu и т. д.) или локальный видеофайл и запрашивает транскрипцию видео, извлечение контента из видео, преобразование видео в текст, извлечение субтитров, транскрипцию речи, резюме видео и т. д. Облачная большая модель транскрибирует и автоматически удаляет слова-паразиты, оговорки и повторы, поддерживает создание резюме, переписывание, извлечение золотых цитат, раскадровок, стилизованного контента, такого как перевод на английский язык, с помощью пользовательских Prompt.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把视频变成文字并产出可直接使用的文案。当用户发来视频链接（抖音、小红书等）或本地视频文件，提出视频转文字、视频提取文案、视频转稿、字幕提取、…»
把视频变成文字并产出可直接使用的文案。当用户发来视频链接（抖音、小红书等）或本地视频文件，提出视频转文字、视频提取文案、视频转稿、字幕提取、语音转写、视频总结等需求时使用。云端大模型转写并自动剔除语气词、口误与重复内容，支持用自定义 Prompt 生成总结、改写、金句提取、分镜头、中英翻译等风格化内容。
Преобразование видео в текст и создание готового к использованию контента.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1309 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.