SKILLEMALL.ai

AC utilia-audio-normalization

Нормализация общедоступного аудиофайла HTTPS до MP3 с битрейтом 128 кбит/с с измерением громкости, длительности и проверкой SHA-256 через сервис x402 от Utilia, финансируемый кошельком. Используйте для выравнивания подкастов, очистки голосовых заметок, подготовки к транскрипции, создания единообразного аудио, генерируемого агентом, нормализации громкости FFmpeg или запросов на установку целевого значения LUFS и сохранение результата локально.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Normalize a public HTTPS audio file to a bounded 128 kbps MP3 with mea…»

Normalize a public HTTPS audio file to a bounded 128 kbps MP3 with measured loudness, duration, and SHA-256 evidence through Utilia's wallet-funded x402 service. Use for podcast leveling, voice-note cleanup, transcription preparation, consistent agent-generated audio, FFmpeg loudness normalization, or requests to target integrated LUFS and save the result locally.

ClawHub Agent Skills автор: Funcheta v1.0.5 MIT-0 3 файла тело ≈ 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Нормализация общедоступного аудиофайла HTTPS до MP3 с битрейтом 128 кбит/с с измерением громкости, длительности и проверкой SHA-256 через сервис x402 от…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 499 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 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to do what it says: use a paid third-party service to normalize user-approved public audio files.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 25 июл. 2026 г.