SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB video-overlay-cleanup

Используйте этот навык, когда пользователь хочет очистить видео или запись экрана, удалив наложения, такие как строки состояния, баннеры уведомлений, плавающие элементы управления, строки субтитров, фиксированные водяные знаки или другие элементы пользовательского интерфейса. Особенно полезно для извлечения кадров на основе FFmpeg, генерации масок областей, удаления фиксированных наложений с помощью ffmpeg removelogo и оркестровки рабочих процессов восстановления кадр за кадром, которые используют Gemini Nano Banana 2 перед пересборкой видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user wants to clean a video or screen recordin…»

Use this skill when the user wants to clean a video or screen recording by removing overlays such as status bars, notification banners, floating controls, subtitle bars, fixed watermarks, or other surface UI elements. Especially useful for FFmpeg-based frame extraction, region mask generation, fixed-overlay removal with ffmpeg removelogo, and orchestrating frame-by-frame restoration workflows that use Gemini Nano Banana 2 before rebuilding the video.

ClawHub Agent Skills автор: Haroldle v1.0.1 MIT-0 16 файлов · 3 скрипта тело ≈ 2 255 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь хочет очистить видео или запись экрана, удалив наложения, такие как строки состояния, баннеры уведомлений…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураМедиа и видеотип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Edit Bash Glob Grep

    Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (video-overlay-cleanup) не совпадает с папкой (cleanup-video-overlay)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 89
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2255 токенов
    • 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • -32 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 454 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent video-cleanup skill with local FFmpeg workflows and an explicit Gemini mode that uploads selected frames and masks when used.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.