SKILLEMALL.ai

CD douyin-video-fetch

Скачивайте видео TikTok на локальный диск (желательно без водяных знаков). Используется для предоставления исходных материалов для последующего анализа/копирования видео, поддерживает ввод URL или video_id, пакетный ввод списка и унифицированный каталог вывода.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«下载抖音视频到本地(无水印优先)。用于给后续视频分析/复刻提供原始素材,支持 URL 或 video_id 输入、批量列表输入与统一输出目录…»

下载抖音视频到本地(无水印优先)。用于给后续视频分析/复刻提供原始素材,支持 URL 或 video_id 输入、批量列表输入与统一输出目录。

ClawHub Agent Skills автор: KAMIENDER v1.0.0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 151 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Скачивайте видео TikTok на локальный диск (желательно без водяных знаков).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 151 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)
  • +3Длина description 71: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

В песочнице Скрипты не запустились

Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

Запущено 1 скрипт; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

Ни один не дошёл до работы — им не хватило зависимостей, аргументов или файлов. Это не отзыв о поведении: наблюдать было не за чем.

scripts/fetch_video.pyне запустился: ModuleNotFoundError: No module named 'playwright'

22 окт. 2026 г.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Douyin downloader is mostly coherent, but its code can open and download from arbitrary web URLs rather than only Douyin, creating avoidable network and disk-use risk.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 10 сент. 2026 г.