SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC byted-las-audio-extract-and-split

Извлекает аудиодорожки из видеофайлов и разделяет длинное аудио на сегменты по времени с помощью Volcengine LAS. Извлечение и разделение аудио из видео — извлечение аудиопотока из видеофайлов mp4, wmv, avi, mkv, mov, flv, преобразование видео в аудио. Разделение, нарезка, обрезка и сегментация аудио — разделение длинных записей на части, клипы или сегменты фиксированной длины с настраиваемой длительностью и именованием файлов по индексу. Используйте этот навык, когда пользователь хочет извлечь аудио из видеофайлов (mp4/wmv/avi/mkv/mov/flv) или отделить аудиодорожку от видео, разделить длинное аудио на сегменты/части фиксированной длины, вырезать или обрезать аудиофайлы, сегментировать подкасты/лекции на клипы или выполнить пакетное разделение аудио.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts audio tracks from video files and splits long audio into time…»

Extracts audio tracks from video files and splits long audio into timed segments using Volcengine LAS. Audio extraction and separation from video — pull audio stream from mp4, wmv, avi, mkv, mov, flv video inputs, convert video to audio. Audio splitting, cutting, slicing, trimming, and segmentation — divide long recordings into chunks, clips, or fixed-length segments with configurable duration and indexed file naming. Use this skill when the user wants to extract audio from video files (mp4/wmv/avi/mkv/mov/flv) or separate audio track from video, split long audio into fixed-length segments/chunks, cut or trim audio files, segment podcasts/lectures into clips, or do batch audio splitting.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: volcengine-skills v1.0.1 MIT-0 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 849 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Извлекает аудиодорожки из видеофайлов и разделяет длинное аудио на сегменты по времени с помощью Volcengine LAS.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторМедиа 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: byted-las-audio-extract-and-split (ClawHub)

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
Для прогона на моделях — необязательно
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 1

  • высокая Опасные команды cmd-install-from-url scripts/env_init.sh:41
    Установка пакета по недоверенному URL / из архива
    pip install --quiet --upgrade https://las-ai-cn-beijing-online.tos-cn-beijing.volces.com/operator_cards_serving/public/skills/sdk/las_…whl

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (byted-las-audio-extract-and-split) не совпадает с папкой (byted-las-long-video-understand)
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 849 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 696 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s cloud audio-processing purpose is coherent, but its setup script can automatically fetch and install remote SDK code without a clear consent or integrity check.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.