SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC youtube-subtitle-extractor

Загружает субтитры (SRT/VTT/TXT) из видео YouTube с помощью yt-dlp. Поддерживает автоматически сгенерированные и ручные субтитры, многоязычность. Используйте, когда пользователь просит «Загрузить субтитры видео X», «Получить субтитры из [URL]», «Извлечь SRT из @Channel» или нуждается в файле субтитров для анализа контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tải phụ đề (SRT/VTT/TXT) từ video YouTube bằng yt-dlp. Hỗ trợ auto-gen…»

Tải phụ đề (SRT/VTT/TXT) từ video YouTube bằng yt-dlp. Hỗ trợ auto-generated và manual subtitles, đa ngôn ngữ. Dùng khi user yêu cầu "Tải phụ đề video X", "Get subtitles from [URL]", "Extract SRT from @Channel", hoặc cần file phụ đề để phân tích nội dung.

ClawHub Agent Skills автор: MCB AI v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 591 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Загружает субтитры (SRT/VTT/TXT) из видео YouTube с помощью yt-dlp.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 591 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

  • +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 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it installs a YouTube subtitle extractor that uses yt-dlp and saves subtitle and plain-text files locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.