BD audio2srt-localgen
Локальная генерация и развертывание проекта Audio2SRT — веб-интерфейса для транскрипции и перевода аудио с использованием MLX Whisper для Mac на базе Apple Silicon. В отличие от audio2srt-deploy (который клонируется с Gitee), этот навык генерирует весь проект из встроенных шаблонов на локальной машине, не требуя доступа к сети для исходного кода. Устанавливает зависимости Python и Node.js, автоматически загружает модели MLX с ModelScope и запускает как бэкенд (Python aiohttp, порт 8765), так и фронтенд (Vite + React, порт 3000). Триггеры: локальная генерация audio2srt, локальная настройка инструмента транскрипции, generate Audio2SRT, генерация проекта транскрипции аудио, local deploy mlx whisper, или любой запрос на создание/настройку проекта audio2srt без клонирования из удаленного репозитория.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local-generate and deploy the Audio2SRT project — a MLX Whisper audio…»
Local-generate and deploy the Audio2SRT project — a MLX Whisper audio transcription and translation Web GUI for Apple Silicon Macs. Unlike audio2srt-deploy (which clones from Gitee), this skill generates the entire project from embedded templates on the local machine, requiring zero network access for source code. Installs Python and Node.js dependencies, auto-downloads MLX models from ModelScope, and launches both the backend (Python aiohttp, port 8765) and frontend (Vite + React, port 3000). Triggers: 本地生成audio2srt, 本地搭建转录工具, generate Audio2SRT, 生成音频转录项目, local deploy mlx whisper, or any request to create/set up the audio2srt project without cloning from remote.
Локальная генерация и развертывание проекта Audio2SRT — веб-интерфейса для транскрипции и перевода аудио с использованием MLX Whisper для Mac на базе Apple…
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 26. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (audio2srt-localgen) не совпадает с папкой (localaudio2srt)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1156 токенов
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 672 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.