SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD douyin-transcribe

Полностью автоматизированный конвейер для загрузки видео с Douyin + преобразования речи в текст. Используется, когда пользователь отправляет ссылку на Douyin и просит транскрибировать текст, извлечь субтитры, преобразовать речь в текст. Триггерные слова включают "抖音转写", "抖音文字", "抖音转文本", "抖音字幕", "douyin transcribe".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全自动抖音视频下载 + 语音转文字管道。当用户发送抖音链接并要求转写文字、提取字幕、语音转文本时使用。触发词包括"抖音转写"、"抖音文字"、…»

全自动抖音视频下载 + 语音转文字管道。当用户发送抖音链接并要求转写文字、提取字幕、语音转文本时使用。触发词包括"抖音转写"、"抖音文字"、"抖音转文本"、"抖音字幕"、"douyin transcribe"。

ClawHub Agent Skills автор: mengzi53 v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 484 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Полностью автоматизированный конвейер для загрузки видео с Douyin + преобразования речи в текст.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-privilege scripts/get_video_url.js:24
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    '--disable-setuid-sandbox',
    строка в коде

Просканировано файлов: 5. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (douyin-transcribe) не совпадает с папкой (xiaofei-ziyong-douyin-transcribe)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 484 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 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly does what it advertises, but it builds shell commands from user-supplied links and paths, which creates a real local command-execution risk.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.