SKILLEMALL.ai

FD vectcut-skill

Универсальный агрегированный навык монтажа VectCut. Используется для монтажа роликов с закадровым голосом, микширования, рекламных роликов для электронной коммерции и т. д., унифицированно оркеструя возможности монтажа (субтитры, аудио, спецэффекты, картинка в картинке, вырезание фона, AI-дополнение кадров, AI-озвучка, пресеты, захват видео с платформ, рендеринг и экспорт), а также поддерживает преобразование существующих видеопроизводственных процессов в автоматизированные рабочие процессы Feishu Multi-dimensional Table. Обязательно используйте этот навык, когда пользователь просит «сделать готовый ролик / автоматический монтаж / упаковку закадрового голоса / монтаж рекламы / захватить видео с платфортуры, а затем смонтировать» или хочет зафиксировать процесс видеопроизводства в виде рабочего процесса AI Agent Feishu Multi-dimensional Table.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«VectCut 全能剪辑聚合技能。用于剪口播、混剪、电商广告等场景,统一编排流光剪辑能力(字幕、音频、特效、画中画、抠像、AI补镜、AI配音…»

VectCut 全能剪辑聚合技能。用于剪口播、混剪、电商广告等场景,统一编排流光剪辑能力(字幕、音频、特效、画中画、抠像、AI补镜、AI配音、预设、平台视频抓取、渲染导出),也支持把既有视频制作流程整理为飞书多维表格自动化工作流。当用户提出“做成片/自动剪辑/口播包装/广告剪辑/抓平台视频后再剪”,或想把视频制作流程固化为飞书多维表格 AI Agent 工作流时,必须优先使用本技能。

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
ClawHub Agent Skills автор: sun-guannan v1.5.11 MIT-0 69 файлов тело ≈ 1 240 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Универсальный агрегированный навык монтажа VectCut.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
F
33/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
10
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

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.

Утечка данных
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. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
  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 · 3

  • критично Утечка данных exfil-send-secrets-to-url rules/sts-upload.md:40
    Инструкция отправить секреты/переписку на внешний адрес
    2. **Upload to OSS** — Signs a PUT request using HMAC-SHA1 over the STS credentials and uploads the file directly to `https://{bucket_name}.{oss_endpoint}/{object_key}`.
Средние и низкие: 2
  • низкая Обфускация obf-hex-escape-chain references/bgms.json:13
    Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "https://player.install-ai-guider.top/koubo/bgm/%E5%BF%99%E7%A2%8C%E7%9A%84%E7%94%9F%E6%B4%BB%E4%BA%BA%E5%B1%B1%E4%BA%BA%E6%B5%B7.MP3",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token rules/query-draft.md:64
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "id": "91E0…A2B",
    в кавычках

Просканировано файлов: 69. 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 "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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 (vectcut-skill) не совпадает с папкой (vectcut)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 103
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1240 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
  • -330 из 31 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (31 из 32)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a powerful cloud video-editing skill, but it includes unsafe credential handling and broad automatic media-processing behavior that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 27 мая 2026 г.