SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF whisper-transcriber

Автономное преобразование речи в текст (ASR) с использованием whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg. Поддерживает пакетную транскрипцию, временные метки, вывод в форматах SRT/TXT/JSON и загрузку моделей. Кроссплатформенность: macOS/Linux; Windows через WSL2 (рекомендуется).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Offline speech-to-text (ASR) using whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg.…»

Offline speech-to-text (ASR) using whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg. Supports batch transcription, timestamps, SRT/TXT/JSON outputs, and model download. Cross-platform: macOS/Linux; Windows via WSL2 (recommended).

ClawHub Agent Skills автор: vvusu v1.0.0 11 файлов · 4 скрипта тело ≈ 326 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автономное преобразование речи в текст (ASR) с использованием whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg. Поддерживает пакетную транскрипцию, временные метки, вывод в…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/install.ps1, assets/models/

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
56
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/install.ps1, assets/models/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-execpolicy-bypass scripts/install.sh:120
    Запуск PowerShell с обходом execution policy (определение детектора / чёрного списка)
    err "Detected Windows shell. Please run: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File '$SKILL_DIR/scripts/install.ps1'"
    детектор

Просканировано файлов: 11. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/install.ps1
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/models/

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/install.ps1, assets/models/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/install.ps1, assets/models/
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 326 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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 215 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local speech-to-text skill; its main risks are disclosed model downloads, local package installation, and handling sensitive audio transcripts.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.