BB nex-voice
Транскрипция голосовых заметок и интеллектуальное извлечение пунктов действий для захвата и организации устной коммуникации. Запись и транскрипция голосовых заметок, голосовых сообщений и записей встреч на голландском и английском языках с использованием OpenAI Whisper с выбираемым качеством модели (от tiny до large). Автоматическое извлечение структурированных пунктов действий из транскриптов, включая задачи (moet, must), напоминания (vergeet niet, don't forget), запланированные звонки, действия по электронной почте, встречи (afspraken), решения и пункты, основанные на сроках. Полнотекстовый поиск по всем транскриптам для поиска прошлых разговоров и пунктов действий по ключевым словам. Управление извлеченными действиями с отслеживанием выполнения, уровнями приоритета и назначением сроков. Просмотр ожидающих и просроченных пунктов действий, чтобы оставаться в курсе обязательств. Опциональная интеграция LLM для интеллектуального извлечения пунктов действий и суммирования транскриптов. Идеально подходит для занятых профессионалов, участников встреч и владельцев бизнеса, которые предпочитают голосовые заметки набору текста и нуждаются в преобразовании голоса в организованные пункты действий и доступные для поиска записи. Все аудиофайлы и транскрипты остаются в безопасности на вашей машине.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Voice note transcription and intelligent action item extraction for ca…»
Voice note transcription and intelligent action item extraction for capture and organization of verbal communication. Record and transcribe voice notes, voice messages, and meeting recordings in Dutch and English using OpenAI Whisper with selectable model quality (tiny to large). Automatically extract structured action items from transcripts including tasks (moet, must), reminders (vergeet niet, don't forget), scheduled calls, email actions, meetings (afspraken), decisions, and deadline-based items. Full-text search across all transcripts to find past conversations and action items by keyword. Manage extracted actions with completion tracking, priority levels, and due date assignment. View pending and overdue action items to stay on top of commitments. Optional LLM integration for intelligent action extraction and transcript summarization. Perfect for busy professionals, meeting attendees, and business owners who prefer speaking notes over typing and need to convert voice into organized action items and searchable records. All audio files and transcripts stay secure on your machine.
Транскрипция голосовых заметок и интеллектуальное извлечение пунктов действий для захвата и организации устной коммуникации.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- Сократите description до 1024 символов.
- 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
net-redirectable-api-keylib/config.py:88Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1099 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 55, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1853 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)
- +3Длина description 1099: рекомендуется 120–800 символов
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.