SKILLEMALL.ai

BC clipping-video-highlights

Длинные видео (ссылка на YouTube/локальное видео) → N коротких ярких фрагментов + субтитры + AI-обложка. 100% бесплатное решение: извлечение субтитров yt-dlp + выбор ярких моментов MiniMax LLM + генерация обложки MiniMax + монтаж ffmpeg.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«长视频(YouTube链接/本地视频)→ N个短高光片段+烧字幕+AI封面。100%免费方案:yt-dlp字幕提取+MiniMax LLM选…»

长视频(YouTube链接/本地视频)→ N个短高光片段+烧字幕+AI封面。100%免费方案:yt-dlp字幕提取+MiniMax LLM选高光+MiniMax图片生成封面+ffmpeg剪辑。

ClawHub Agent Skills автор: freak30 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 170 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Длинные видео (ссылка на YouTube/локальное видео) → N коротких ярких фрагментов + субтитры + AI-обложка.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникYouTubeМедиа и видеоИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:41
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - MiniMax API(已有:`sk-c…5TE`)
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 170 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)
  • +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This video-clipping skill is mostly purpose-aligned, but it exposes a provider credential and sends transcript/title data to external AI services without clear user consent or scoping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.