AB youtube-transcribe
Транскрибирует видео YouTube с интеллектуальным резервным вариантом: сначала извлекает субтитры (быстро, бесплатно), при отсутствии субтитров переключается на локальную транскрипцию Whisper. Автоматически определяет лучший бэкэнд Whisper (MLX/faster-whisper/openai-whisper) и размер модели на основе оборудования. Используйте, когда пользователь делится ссылкой на YouTube и хочет узнать, что в нем говорится, получить транскрипцию, резюмировать или проанализировать видеоконтент. Ключевые слова: YouTube, транскрибировать, транскрипция, субтитры, captions, speech-to-text, whisper, mlx, video to text.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribe YouTube videos with smart fallback: extracts captions first…»
Transcribe YouTube videos with smart fallback: extracts captions first (fast, free), falls back to local Whisper transcription when no captions available. Auto-detects best Whisper backend (MLX/faster-whisper/openai-whisper) and model size based on hardware. Use when the user shares a YouTube link and wants to know what it says, get a transcript, summarize, or analyze video content. Keywords: YouTube, transcribe, transcript, subtitles, captions, speech-to-text, whisper, mlx, video to text.
Транскрибирует видео YouTube с интеллектуальным резервным вариантом: сначала извлекает субтитры (быстро, бесплатно), при отсутствии субтитров переключается на…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 73/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 973 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Тестов 20, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
- low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.