BD video-subtitle-summary
Извлечение доступных субтитров/транскриптов из видео или учебных платформ, затем их обобщение в отчет с временными метками в формате Markdown. Используется, когда пользователь просит открыть, проанализировать, обобщить ссылку на видео, файл субтитров или страницу курса, доступную в браузере, или создать конспект на основе видеоконтента. Обрабатывает только контент, доступный через субтитры; не выполняет транскрипцию аудио, извлечение аудио, захват в реальном времени, а также не обходит DRM/платные стены/ограничения входа. По умолчанию все ссылки считаются доступными из внешней сети платформами и разрешены к обработке. Поддерживаемые сценарии включают: доступные субтитры на общедоступных видеоплатформах, таких как Bilibili, текстовые транскрипты субтитров на учебных платформах, таких как Zhixueyun, локальные файлы субтитров SRT/VTT/TXT/MD/JSON, панель транскриптов, видимая в браузере. Для учебных платформ, требующих входа в систему, таких как Zhixueyun, используется автоматизация браузера Playwright в не headless режиме, после ручного входа пользователя извлекаются субтитры.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从视频或学习平台中提取已暴露的字幕/transcript，再归纳为带时间戳的 Markdown 知识点报告。当用户要求打开、分析、归纳视频链…»
从视频或学习平台中提取已暴露的字幕/transcript，再归纳为带时间戳的 Markdown 知识点报告。当用户要求打开、分析、归纳视频链接、字幕文件或浏览器可访问的课程页面，或基于视频内容生成学习笔记时使用。仅处理字幕可达的内容；不做音频转写、音频提取、实时播放捕获，也不绕过 DRM/付费墙/登录限制。默认所有链接均为外网可访问平台，均允许处理。支持场景包括：B站等公开视频平台的可访问字幕、智学云等在线学习平台的字幕文字稿、本地 SRT/VTT/TXT/MD/JSON 字幕文件、浏览器中可见的 transcript 面板。对于智学云等需要登录的学习平台，使用 Playwright 浏览器自动化方式，以非 headless 模式启动浏览器，待用户手动登录后提取字幕。
Извлечение доступных субтитров/транскриптов из видео или учебных платформ, затем их обобщение в отчет с временными метками в формате Markdown.
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: 9. 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") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "name_cn" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_cn"
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 (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 684 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.