AC video-analyzer
Скачивайте, транскрибируйте и анализируйте видео с YouTube, X/Twitter и TikTok с локальной обработкой Whisper. Идеально подходит для извлечения краткого содержания (TL;DR), временных меток и действенных выводов. Используйте, когда вас просят транскрибировать видео, суммировать видео с YouTube, извлечь ключевые моменты из подкаста или выступления, проанализировать сказанное в видео, получить временные метки из длинного видео или когда пользователь делится любой ссылкой на YouTube, X/Twitter или TikTok и хочет узнать, что в ней содержится.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download, transcribe, and analyze videos from YouTube, X/Twitter, and…»
Download, transcribe, and analyze videos from YouTube, X/Twitter, and TikTok with local Whisper processing. Perfect for extracting TL;DRs, timestamps, and actionable insights. Use when asked to transcribe a video, summarize a YouTube video, extract key points from a podcast or talk, analyze what someone said in a video, get timestamps from a long video, or when the user shares any YouTube, X/Twitter, or TikTok video URL and wants to know what's in it.
Скачивайте, транскрибируйте и анализируйте видео с YouTube, X/Twitter и TikTok с локальной обработкой Whisper.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (video-analyzer) не совпадает с папкой (video-analyzer-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 575 токенов
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 455 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.