SKILLEMALL.ai

BD keynote-video

PPT/презентация → видеоролик для трансляции. Интерактивная оценка контента + генерация сценария LLM + стилизованное переписывание разговорной речи + автоматическое создание после подтверждения плана. Архитектура v2.0: LLM управляет контентом, скрипты — технологией. Поддерживает 7 стилей: новостное вещание/информационный выпуск/технический отчет/техническое обучение/рассказ истории/деловая речь/непринужденная беседа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PPT/演示文稿 → 播报视频。交互式内容评估 + LLM讲稿生成 + 风格化口语重写 + 方案确认后自动合成。v2.0 架构:LLM管内容…»

PPT/演示文稿 → 播报视频。交互式内容评估 + LLM讲稿生成 + 风格化口语重写 + 方案确认后自动合成。v2.0 架构:LLM管内容,脚本管技术。 支持7种风格:新闻播报/资讯快报/技术汇报/技术培训/故事讲述/商业演讲/轻松闲聊。

ClawHub Agent Skills автор: vincentlau2046-sudo v2.1.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 426 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

PPT/презентация → видеоролик для трансляции.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 10. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "read_when"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1426 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears purpose-built for turning presentations into narrated videos, but it needs Review because it runs local shell commands with weak argument isolation and may send presentation-derived narration to an online TTS service without clear disclosure.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.