BD video-translator
Навык перевода/дубляжа видео в реальном времени. Переводит предоставленное пользователем видео (файл или URL) и возвращает preview_url. Подходит для прямого перевода видео, перевода видео, озвучивания видео, перевода субтитров с созданием видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Real time video translation / dubbing skill. Translate user-provided v…»
Real time video translation / dubbing skill. Translate user-provided video (file or URL) and return preview_url. 适用于视频直译、视频翻译、视频配音、字幕翻译出片。
Навык перевода/дубляжа видео в реальном времени.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/curl_examples.sh:77Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)STATUS_RESP="$(curl -sS -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" "${BASE_URL}/video-trans/jobs/${JOB_ID}")"тестовый файлв кавычках -
низкая Утечка данных
net-credential-usescripts/curl_examples.sh:87Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (тестовый файл / пример; в кавычках — упоминание, а не команда)FINAL_RESP="$(curl -sS -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" "${BASE_URL}/video-trans/jobs/${JOB_ID}")"тестовый файлв кавычках
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (video-translator) не совпадает с папкой (dubbing-hub)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 332 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.