SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB wjs-transcribing-audio

Используйте, когда у пользователя есть аудио или видео, и ему нужна транскрипция с временными метками (SRT) на исходном языке. Маршрутизация по исходному языку — китайский по умолчанию использует Volcano (豆包) ASR; другие языки (испанский, английский, португальский, французский, итальянский, японский, корейский и т. д.) используют OpenAI Whisper API с временными метками на уровне слов и самостоятельно собранными подсказками. Выводит SRT с подсказками, ограниченными знаками препинания, для чтения на экране. Триггеры — «转写», «转成字幕», «做 SRT», «transcribe», «make subtitles», «speech to text», «出字幕».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user has audio or video and wants a timestamped transcrip…»

Use when the user has audio or video and wants a timestamped transcript (SRT) in the source language. Routes by source language — Chinese defaults to Volcano (豆包) ASR; other languages (Spanish, English, Portuguese, French, Italian, Japanese, Korean, etc.) use OpenAI Whisper API with word-level timestamps and self-assembled cues. Outputs SRT with punctuation-bounded cues capped for on-screen reading. Triggers — "转写", "转成字幕", "做 SRT", "transcribe", "make subtitles", "speech to text", "出字幕".

ClawHub Agent Skills автор: hanshaoyuyehanshaoyuye v8.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 4 305 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Маршрутизация по исходному языку — китайский по умолчанию использует Volcano (豆包) ASR; другие языки (испанский, английский, португальский, французский…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияМедиа и видеоИИ 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wjs-transcribing-audio (ClawHub)

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:133
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      - **Auth:** credentials live in `~/code/.env`. Load with `set -a; source ~/code/.env; set +a` before invoking.
      детектор
    • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:181
      Чтение файла .env (определение детектора / чёрного списка)
      - **This user's 火山 ASR and TTS share ONE credential set** — same appid + access token work for both services. They're stored in `~/code/.env` as `VOLC_TTS_APPID` / `VOLC_TTS_ACCESS_TOKEN` (plus `VOLC_
      детектор

    Просканировано файлов: 4. 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 72/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4305 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 53
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed audio-to-subtitle workflow that uses external transcription services and local credentials as expected, with privacy and credential-handling cautions rather than evidence of malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.