SKILLEMALL.ai

BF parse-video

Удаление водяных знаков с видео. Поддерживает удаление водяных знаков с коротких видео более чем с 20 платформ, включая Douyin, Kuaishou, Xiaohongshu, Weibo, Xigua Video, Doubao, Yunque, Bilibili и др. Используйте этот навык, когда хотите: разобрать видео, удалить водяной знак, разобрать видео, разобрать ссылку, скачать видео, удалить водяной знак, parse video, video parser, разобрать Douyin, разобрать Kuaishou, разобрать Xiaohongshu, разобрать Bilibili, douyin kuaishou redbook weibo xigua doubao yunque bilibili

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«视频去水印解析 Skill。支持 20+ 平台短视频去水印解析,包括抖音、快手、小红书、微博、西瓜视频、豆包、云雀、B站等。使用本技能时触发…»

视频去水印解析 Skill。支持 20+ 平台短视频去水印解析,包括抖音、快手、小红书、微博、西瓜视频、豆包、云雀、B站等。使用本技能时触发:解析视频、去水印、视频解析、解析链接、下载视频、去除水印、parse video、video parser、抖音解析、快手解析、小红书解析、bilibili 解析、douyin kuaishou redbook weibo xigua doubao yunque bilibili

ClawHub Agent Skills автор: mackjosn v1.0.2 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 376 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Удаление водяных знаков с видео.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/parse-video-<os>-<arch>

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/parse-video-<os>-<arch>
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: parse-video (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/parse-video-<os>-<arch>

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/parse-video-<os>-<arch>
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/parse-video-<os>-<arch>
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (parse-video) не совпадает с папкой (midea-nomark)
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 376 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The visible files do not show malware, but the skill asks users to run an unverified local binary and optional HTTP service that are not adequately scoped or documented.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.