SKILLEMALL.ai

AB agent-subtitle-translator

Переводите один файл субтитров за раз с детерминированным локальным разбором, сохранением временной шкалы, строгим сопоставлением пакетов, безопасным формированием вывода и необязательным визуализатором только для обратной связи. Используйте, когда агенту необходимо перевести субтитры SRT, WebVTT/VTT или ASS; сохранить разделы ASS, поля событий, встроенное семантическое форматирование или жесткие переносы строк; нормализовать VTT в SRT; обнаружить деградацию караоке; или проверить перевод субтитров LLM перед записью.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Translate one subtitle file at a time with deterministic local parsing…»

Translate one subtitle file at a time with deterministic local parsing, timeline preservation, strict batch mapping, safe output composition, and an optional loopback-only visualizer. Use when an agent needs to translate SRT, WebVTT/VTT, or ASS subtitles; preserve ASS sections, event fields, inline semantic styling, or hard line breaks; normalize VTT to SRT; detect karaoke degradation; or validate an LLM subtitle translation before writing it.

ClawHub Agent Skills автор: 二狗子你变了 v1.0.9 MIT-0 24 файла тело ≈ 3 038 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Переводите один файл субтитров за раз с детерминированным локальным разбором, сохранением временной шкалы, строгим сопоставлением пакетов, безопасным…

Как процесс B 78/100 · Почти готов — трудных мест не видно

ГенераторИИ и агентыТексты и документыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
78/100
Почти готов
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:42
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…wQp+7C4n…9JQ==",
      детектор

    Просканировано файлов: 21. 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 78/100

    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3038 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 447 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill coherently provides local subtitle translation preparation, validation, composition, and an optional localhost progress visualizer, with no artifact-backed evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 сент. 2026 г.