AF ytb-transcript
Получайте транскрипты и субтитры видео YouTube, а также генерируйте сводки. Используйте, когда пользователь хочет извлечь текст из видео YouTube, скачать субтитры (аналогично downsub.com), получить транскрипты с временными метками или получить сводки видео, сгенерированные ИИ. Поддерживает извлечение необработанных транскриптов, субтитры с временными метками и структурированные сводки ключевых моментов. Идеально подходит для исследований, академического изучения, ведения конспектов лекций, анализа контента или обработки длинных видео без их просмотра.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch YouTube video transcripts, subtitles, and generate summaries. Us…»
Fetch YouTube video transcripts, subtitles, and generate summaries. Use when the user wants to extract text from a YouTube video, download subtitles (similar to downsub.com), get timestamped transcripts, or get AI-generated summaries of video content. Supports raw transcript extraction, timestamped subtitles, and structured key point summaries. Ideal for research, academic study, lecture note-taking, content analysis, or processing long videos without watching them.
Получайте транскрипты и субтитры видео YouTube, а также генерируйте сводки.
Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/methods.md, scripts/fetch.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/methods.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/fetch.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/methods.md, scripts/fetch.py
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 410 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.