SKILLEMALL.ai

AB screencast-studio

Автоматическая запись озвученных демонстрационных видео любого веб-интерфейса из пошагового руководства, управляемого Playwright — основной сценарий использования: цикл тестирования vibe-coding (вы только что выпустили функцию с помощью ИИ и вам нужно ее проверить / показать / доработать без ручной записи экрана). Результат: final.mp4 (синтетическая интерполяция курсора + эффекты клика Material + встроенные субтитры + необязательные постоянные маски для конфиденциальных элементов интерфейса), а также набор из 4 скриншотов для проверки визуального качества и конфиденциальности. Активируйте, когда пользователь хочет протестировать или поделиться чем-то, что он только что сделал с помощью vibe-coding, или просит отполированное руководство / демо функции OSS / запись воспроизведения ошибки / запись обучающего видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Auto-record narrated demo videos of any web UI from a Playwright-drive…»

Auto-record narrated demo videos of any web UI from a Playwright-driven walkthrough — primary use case is the vibe-coding test loop (you just shipped a feature with AI help and need to verify it / vibe-show it / iterate on it without manual screen recording). Output is a final.mp4 (synthetic cursor lerp + Material click ripples + burned-in subtitles + optional persistent mask regions for sensitive UI) plus a 4-pass review screenshot set for visual + privacy QA. Activate when the user wants to test or share something they just vibe-coded, or asks for a polished walkthrough / OSS feature demo / bug repro screencast / tutorial recording.

ClawHub Agent Skills автор: TatsuKo Tsukimi v0.2.2 MIT-0 19 файлов тело ≈ 3 323 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматическая запись озвученных демонстрационных видео любого веб-интерфейса из пошагового руководства, управляемого Playwright — основной сценарий…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

АнализаторPlaywrightРазработкаМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3323 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 642 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent local screencast tool, but its default workflow can delete unrelated files in the chosen folder and it stores login/session artifacts and private UI captures without strong handling guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.