SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF video-analyzer

Инструмент анализа видеоконтента. Поддерживает ссылки на видео с Bilibili, Douyin, Toutiao. Отправьте URL видео → автоматическая загрузка → извлечение кадров → локальное AI-покадровое распознавание → комплексное резюме. Использует локальную модель minicpm-v, без облачного API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«视频内容分析工具。支持B站、抖音、今日头条视频链接。 发送视频URL → 自动下载 → 抽帧 → 本地AI逐帧识别 → 综合总结。 使用本地…»

视频内容分析工具。支持B站、抖音、今日头条视频链接。 发送视频URL → 自动下载 → 抽帧 → 本地AI逐帧识别 → 综合总结。 使用本地minicpm-v模型，无需云端API。

ClawHub Agent Skills автор: Murrayhoung v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 371 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент анализа видеоконтента.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/analyze.py

АнализаторМедиа и видеоИнфраструктуратип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/analyze.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:84
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - Chrome v20 cookies加密问题，不能用 `--cookies-from-browser chrome`
    в кавычках

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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/analyze.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/analyze.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/analyze.py
  • 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 (video-analyzer) не совпадает с папкой (video-analyzer-cn)
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 371 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 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This video-analysis skill performs the download, frame extraction, and local image analysis it advertises, with no evidence of deception, exfiltration, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.