SKILLEMALL.ai

BD bilibili-to-shipinhao

Автоматически преобразует горизонтальные видео средней и большой длины с Bilibili (обзоры книг/научно-популярные) в вертикальные короткие видео для WeChat Video Account в соотношении 9:16. Используется, когда пользователь говорит «Конвертировать видео Bilibili в Video Account», «Горизонтальное в вертикальное нарезка», «Нарезка видео для чтения», «Создание коротких видео для Video Account», «Горизонтальное в вертикальное». Охватывает весь процесс: скачивание → транскрипция → выбор сегментов → горизонтальное в вертикальное → наложение субтитров → обложка, включая проблемы с локальной средой и оптимизацию качества/субтитров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把B站横屏中长视频(读书解读/知识类)自动改造为微信视频号9:16竖屏短视频切片。当用户说"B站视频转视频号""横屏转竖屏切片""读书视频切…»

把B站横屏中长视频(读书解读/知识类)自动改造为微信视频号9:16竖屏短视频切片。当用户说"B站视频转视频号""横屏转竖屏切片""读书视频切片""视频号短视频制作""横屏改竖屏"时使用。覆盖下载→转写→选段→横转竖→烧字幕→封面全流程, 含本机环境坑与画质/字幕优化。

ClawHub Agent Skills автор: robin v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 775 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 9 дн назад

Автоматически преобразует горизонтальные видео средней и большой длины с Bilibili (обзоры книг/научно-популярные) в вертикальные короткие видео для WeChat…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 9. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1775 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 134 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches a video-processing workflow, but it explicitly tells the agent to disable a host safe-delete protection during downloads.
LLM: suspicious (high) · 4 окт. 2026 г.