SKILLEMALL.ai

AD youtube-video-abuse-report-reason

Управление причинами сообщений о нарушениях видео на YouTube. Используйте этот навык для получения списка доступных причин сообщений о нарушениях. Полезно при работе с причинами сообщений о нарушениях видео на YouTube — предоставляет команды для получения списка причин сообщений о нарушениях видео через CLI yutu. Включает инструкции по настройке и установке для новых пользователей. Триггеры: list video abuse report reasons, list video abuse report reason, list my video abuse report reason

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage YouTube video abuse report reasons. Use this skill to list avai…»

Manage YouTube video abuse report reasons. Use this skill to list available abuse report reasons. Useful when working with YouTube video abuse report reason — provides commands to list video abuse report reason via the yutu CLI. Includes setup and installation instructions for first-time users. Triggers: list video abuse report reasons, list video abuse report reason, list my video abuse report reason

ClawHub Agent Skills автор: OpenWaygate v0.10.7-dev MIT-0 4 файла тело ≈ 194 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управление причинами сообщений о нарушениях видео на YouTube.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияYouTubeМедиа и видеоДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 4. 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 44/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 194 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 404 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward YouTube CLI helper that discloses its OAuth setup, with no hidden or destructive behavior in the skill artifacts.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.