SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD videoarm

Ответы на вопросы по видео с использованием извлечения кадров, анализа под-агентов и транскрипции аудио

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tool-driven video question answering with frame extraction, sub-agent…»

Tool-driven video question answering with frame extraction, sub-agent analysis, and audio transcription

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Qianke Meng v4.1.1 MIT-0 31 файл тело ≈ 1 866 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Ответы на вопросы по видео с использованием извлечения кадров, анализа под-агентов и транскрипции аудио

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

АнализаторGitHubМедиа и видеоИнфраструктураИИ и агентытип 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
D
42/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
25
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. 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 · 8

  • высокая Опасные команды cmd-persistence videoarm_local_whisper/README.md:30
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    cp scripts/videoarm-whisper.plist ~/Library/LaunchAgents/
  • высокая Опасные команды cmd-persistence videoarm_local_whisper/README.md:31
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load ~/Library/LaunchAgents/videoarm-whisper.plist
  • высокая Опасные команды cmd-persistence videoarm_local_whisper/README.md:36
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/videoarm-whisper.plist
Средние и низкие: 5
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key videoarm_cli/videoarm_audio.py:38
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key videoarm_lib/config.py:24
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Опасные команды cmd-eval-dynamic videoarm_local_whisper/setup.py:73
    Динамическое выполнение кода из декодированного/недоверенного ввода
    os.system(f"launchctl load {plist_dst}")
  • средняя Опасные команды cmd-persistence videoarm_local_whisper/setup.py:73
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    os.system(f"launchctl load {plist_dst}")
    в кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:102
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 31. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (videoarm) не совпадает с папкой (video-reader)
  • 85Шаги. Шагов: 28, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1866 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 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real video-analysis skill, but it needs Review because it can fetch remote videos, send sensitive media-derived data to configured services, and leave transcripts, frames, logs, and downloads on disk.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.