BD Audio-Segmenter
Автоматически активируется, когда пользователь хочет **разрезать длинное аудио на мелкие части**, **нарезать аудио**, **разделить аудио**, **разделить аудио на фрагменты фиксированной длительности**, **создать набор голосовых данных**, **подготовить материал для караоке**, **нарезать аудио для кавер-версии**. Поддерживает одиночные аудиофайлы или целые папки (с рекурсией), автоматически использует ffmpeg для нарезки аудио на мелкие фрагменты заданной длительности в секундах, идеально сохраняя исходную структуру папок и интеллектуально выбирая путь вывода. Распространенные триггерные фразы: - «Нарежь мне это аудио на 60-секундные фрагменты» - «Раздели это длинное аудио на мелкие части» - «Нарезка аудио, эта папка» - «Раздели аудиофайлы на фрагменты по 30 секунд» - «Создать набор данных, нарезка аудио» - «Нарезка материала для караоке» - «Разделение аудио для кавер-версии» - «Нарежь MP3 на мелкие части» - «Рекурсивно нарежь всю папку с аудио» Поддерживаемые форматы: mp3, wav, m4a, ogg, flac и другие распространенные аудиоформаты. Обрабатывает только запросы, связанные с нарезкой аудио, другие операции с аудио (например, конвертация формата, шумоподавление) не активируют навык.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要**把长音频切成小段**、**音频切片**、**音频分割**、**把音频分成固定时长片段**、**制作语音数据集**、**准备Ka…»
当用户想要**把长音频切成小段**、**音频切片**、**音频分割**、**把音频分成固定时长片段**、**制作语音数据集**、**准备Karaoke素材**、**翻唱音频切片**时自动触发。 支持单个音频文件或整个文件夹（支持递归），自动用 ffmpeg 把音频按指定秒数切成小片段，完美保留原始文件夹结构，并智能选择输出路径。 常见触发口语： - “帮我把这个音频切成60秒一段” - “把这个长音频分割成小段” - “音频切片，这个文件夹” - “把语音文件切成每段30秒” - “制作数据集，把音频切片” - “Karaoke素材切片” - “翻唱音频分割” - “把MP3切成小段” - “递归切片整个音频文件夹” 支持格式：mp3、wav、m4a、ogg、flac 等常见音频。 只处理音频切片相关需求，其他音频处理（如转格式、降噪）不触发。
Автоматически активируется, когда пользователь хочет разрезать длинное аудио на мелкие части, нарезать аудио, разделить аудио, разделить аудио на фрагменты…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
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 (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 278 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.