AC youtube-transcription-generator
Используйте VLM Run (vlmrun) для создания транскрипций из видео YouTube. Скачайте видео с помощью yt-dlp, затем запустите vlmrun для транскрипции с возможностью добавления временных меток. VLMRUN_API_KEY должен быть в .env; следуйте vlmrun-cli-skill для настройки CLI и опций.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use VLM Run (vlmrun) to generate transcriptions from YouTube videos. D…»
Use VLM Run (vlmrun) to generate transcriptions from YouTube videos. Download a video with yt-dlp, then run vlmrun to transcribe with optional timestamps. VLMRUN_API_KEY must be in .env; follow vlmrun-cli-skill for CLI setup and options.
Используйте VLM Run (vlmrun) для создания транскрипций из видео YouTube.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу
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: 2. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1115 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 237 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.