SKILLEMALL.ai

AF youtube-summarizer

Скачивает транскрипты видео YouTube и генерирует структурированные сводки с ключевыми точками зрения, заметными цитатами и анализом тем. Используйте, когда пользователь делится URL-адресом YouTube и просит суммировать видео, извлечь транскрипты или получить информацию о контенте. Поддерживает любой формат URL YouTube (watch, youtu.be, shorts, embed, live).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download YouTube video transcripts and generate structured summaries w…»

Download YouTube video transcripts and generate structured summaries with key viewpoints, notable quotes, and topic analysis. Use when the user shares a YouTube URL and asks to summarize the video, extract transcripts, or get content insights. Supports any YouTube URL format (watch, youtu.be, shorts, embed, live).

ClawHub Agent Skills автор: polyv v0.1.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 067 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Скачивает транскрипты видео YouTube и генерирует структурированные сводки с ключевыми точками зрения, заметными цитатами и анализом тем.

Как процесс F 55/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/example-output.md

ГенераторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
55/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/example-output.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/example-output.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/example-output.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/example-output.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1067 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 315 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward YouTube transcript summarizer that uses disclosed network-dependent tools and does not show hidden data access, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.