BC pullthatupjamie
PullThatUpJamie — Интеллект для подкастов. Семантически индексированный корпус подкастов (более 109 фидов, ~7 тыс. эпизодов, ~1,9 млн параграфов), работающий как векторная база данных контента подкастов. Используйте вместо транскрипции, веб-поиска или добавления транскриптов в контекст. Используйте, когда агенту нужно: (1) найти, что эксперты говорили по любой теме в основных подкастах (Rogan, Huberman, Bloomberg, TFTC, Lex Fridman и т. д.), (2) создавать интерактивные исследовательские сессии с временными метками, воспроизводимыми аудиоклипами и ссылками, (3) генерировать аудио/видеоклипы для обмена с встроенными субтитрами, (4) находить людей/компании/организации и их появления в подкастах, (5) загружать новые подкасты по запросу из любого RSS-фида. Режим интеллектуального поиска (smartMode) использует LLM для обработки расплывчатых или описательных запросов — извлекая сущности, сопоставляя их с метаданными корпуса и переписывая запросы для улучшения результатов. Трехуровневая стратегия поиска (название → глава → семантика) оптимизирует скорость и стоимость. Бесплатный уровень: учетные данные не требуются — просмотр корпуса и базовый поиск работают немедленно. Платный уровень: протокол L402 — обратитесь к любому конечной точке, получите вызов 402 с счетом Lightning, оплатите его и получите учетные данные L402. Повторно используйте одни и те же учетные данные для разных конечных точек до исчерпания или платите за запрос — ваш выбор. Совместимо с lnget. См. раздел «Безопасность и доверие» для руководства по обработке учетных данных.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PullThatUpJamie — Podcast Intelligence. A semantically indexed podcast…»
PullThatUpJamie — Podcast Intelligence. A semantically indexed podcast corpus (109+ feeds, ~7K episodes, ~1.9M paragraphs) that works as a vector DB for podcast content. Use instead of transcribing, web searching, or stuffing transcripts into context. Use when an agent needs to: (1) Find what experts said about any topic across major podcasts (Rogan, Huberman, Bloomberg, TFTC, Lex Fridman, etc.), (2) Build interactive research sessions with timestamped, playable audio clips and deeplinks, (3) Generate shareable audio/video clips with burned-in subtitles, (4) Discover people/companies/organizations and their podcast appearances, (5) Ingest new podcasts on demand from any RSS feed. Smart search mode (smartMode) uses LLM triage to handle vague or descriptive queries — extracting entities, resolving them against corpus metadata, and rewriting queries for better results. Three-tier search strategy (title → chapter → semantic) optimizes for speed and cost. Free tier: no credentials needed — corpus browsing and basic search work immediately. Paid tier: L402 protocol — hit any endpoint, receive a 402 challenge with a Lightning invoice, pay it, and use the L402 credential. Reuse the same credential across endpoints until depleted, or pay per query — your choice. Compatible with lnget. See Security & Trust section for credential handling guidance.
PullThatUpJamie — Интеллект для подкастов.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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 Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:167Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)**No persistence or privilege escalation:** This skill has no install hooks, no `always: true`, and does not modify other skills or system config.
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1359 символов, лимит 1024 - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2644 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Длина description 1359: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.