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".
Маршрутизация по исходному языку — китайский по умолчанию использует Volcano (豆包) ASR; другие языки (испанский, английский, португальский, французский…
Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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: 0. 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 74/100
- 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
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2814 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.