SKILLEMALL.ai

AB video-archive-workflow

Загрузка видео, извлечение метаданных, дедупликация, обработка субтитров и организация архива для URL с YouTube/Shorts, Xiaohongshu, Bilibili и X/Twitter. Используйте, когда пользователь хочет просмотреть, классифицировать, дедуплицировать или создать загружаемую/архивируемую видеозапись из URL, включая сопоставление полей и организацию папок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Video download, metadata extraction, deduplication, subtitle handling,…»

Video download, metadata extraction, deduplication, subtitle handling, and archive organization for URLs from YouTube/Shorts, Xiaohongshu, Bilibili, and X/Twitter. Use when the user wants to inspect, classify, dedupe, or build a downloadable/archiveable video record from a URL, including sheet field mapping and folder organization.

ClawHub Agent Skills автор: FeierNK v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 013 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Загрузка видео, извлечение метаданных, дедупликация, обработка субтитров и организация архива для URL с YouTube/Shorts, Xiaohongshu, Bilibili и X/Twitter.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 57
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1013 токенов
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 333 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 57 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent video archiving helper that may run downloader tools and create archive files only as part of the stated workflow.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.