AF podcast-transcribe
Загрузка аудио подкастов из RSS-лент и транскрипция в текст с помощью API AuralWise. Этот навык следует использовать, когда пользователь хочет загрузить эпизоды подкастов, преобразовать аудио подкастов в текстовые транскрипции или пакетно обработать библиотеку подкастов для поиска контента. Триггеры включают загрузку подкастов, транскрипцию подкастов, преобразование аудио в текст, загрузку RSS-лент или любой запрос, связанный с получением аудио подкастов и преобразованием речи в текст. Охватывает обнаружение RSS-лент, загрузку аудио, транскрипцию через API AuralWise и обзоры контента, сгенерированные ИИ, со ссылками на книги, ключевыми понятиями и ключевыми словами для поиска.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download podcast audio from RSS feeds and transcribe to text using Aur…»
Download podcast audio from RSS feeds and transcribe to text using AuralWise API. This skill should be used when the user wants to download podcast episodes, convert podcast audio to text transcripts, or batch-process a podcast library for searchable content. Triggers include downloading podcasts, podcast transcription, audio-to-text conversion, RSS feed downloading, or any request involving podcast audio acquisition and speech-to-text conversion. Covers RSS feed discovery, audio downloading, AuralWise API transcription, and AI-generated content overviews with book references, key concepts, and searchable keywords.
Загрузка аудио подкастов из RSS-лент и транскрипция в текст с помощью API AuralWise.
Как процесс F 59/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/.env.example
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/.env.example - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/.env.example
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1715 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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 622 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.