SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF tencent-mps-video-dubbing

Услуга Tencent Cloud MPS для профессионального перевода видео. За один шаг выполняет всю цепочку локализации на другой язык: «извлечение аудио/субтитров → перевод на целевой язык → наложение субтитров → озвучивание с помощью ИИ голосом оригинала». Обязательные условия: 1) Входные данные пользователя — видео. 2) Четкий запрос на изменение языка аудио/видео (перевод + озвучивание / перевод + смена языка / создание версии на другом языке). 3) Создание полностью новой версии видео на другом языке, а не выполнение отдельного этапа. Типичные фразы: «переведи это видео на английский и озвучь», «сделай корейскую версию этого китайского видео», «озвучь эту дораму», «переведи этот сериал для зарубежного рынка», «сделай японскую озвучку», «комплексная обработка видео для другого языка / локализация видео». Дополнительный сценарий (исключение для запросов): Если пользователь явно запрашивает статус/результат/прогресс задачи по переводу видео, это тоже должно активировать эту услугу. Не активируется, если пользователь только спрашивает рекомендации по инструментам или консультируется, не выполняя фактическую обработку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tencent Cloud MPS 一站式端到端视频译制专用 Skill，在单次任务中**不可拆分**地完成「提取原视频语音/字幕 → 翻译…»

Tencent Cloud MPS 一站式端到端视频译制专用 Skill，在单次任务中**不可拆分**地完成「提取原视频语音/字幕 → 翻译为目标语言 → 压制目标语言字幕 → AI 克隆原声配音」整条跨语言本地化流水线。**触发的硬条件（必须同时满足）：(1) 用户的输入是一段视频；(2) 明确要求变更音视频的语言（翻译 + 配音 / 翻译 + 换语言 / 做成另一语言版本）；(3) 是端到端产出一个全新语言版本的视频，而不是只做流水线中的某一步子任务**。满足硬条件的典型表达：把这段视频翻译成英文并配音、中文视频做成韩语版、韩剧中配、短剧出海译制、做一个日语配音版、 跨语言视频制作 / 视频本地化一站式处理。**额外触发场景（查询类豁免）**：用户明确要求查询一个"视频译制任务"的状态/结果/进展，也应触发本 Skill。**仅询问工具推荐或咨询而不进行实际处理时不触发**。

ClawHub Agent Skills автор: tencent-mpaas-skills v1.0.6 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 886 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Услуга Tencent Cloud MPS для профессионального перевода видео.

Как процесс F 33/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL

ПроцедураИнфраструктураМедиа и видеотип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/mps_video_dubbing.md:136
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    python3 scripts/mps_video_dubbing.py --query-task 2600…xxx
    заглушка

Просканировано файлов: 12. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): URL
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1886 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches video dubbing, but it can upload local files during dry-run/no-confirmation paths and automatically changes the Python environment.
LLM: suspicious (high) · 29 июл. 2026 г.