SKILLEMALL.ai

AC ai-clipping

Извлечение видео-хайлайтов с помощью ИИ, которое определяет наиболее привлекательные моменты и создает вирусные видеоклипы. Идеально подходит для создания контента в социальных сетях, нарезки лучших моментов и перепрофилирования длинных видео в короткие. Лучше всего подходит для общих запросов, таких как «хайлайты» или «лучшие моменты». Экспортирует клипы с настраиваемыми соотношениями сторон, стилями субтитров и ИИ-рефреймингом. Поддерживает как онлайн-ссылки, так и локальные файлы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered video highlight extraction that identifies the most engagin…»

AI-powered video highlight extraction that identifies the most engaging moments and generates viral-ready video clips. Ideal for social media content creation, highlight reels, and long-to-short video repurposing. Best for broad requests like "highlights" or "best moments." Export clips with customizable aspect ratios, caption styles, and AI reframing. Supports both online URLs and local files.

ClawHub Agent Skills автор: WayinVideo v1.0.6 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 184 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Извлечение видео-хайлайтов с помощью ИИ, которое определяет наиболее привлекательные моменты и создает вирусные видеоклипы.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:92
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    > - If it has been more than 24 hours but less than 3 days, refresh the `export_link` by running: `curl -s -H "Authorization: Bearer $WAYIN_API_KEY" -H "x-wayinvideo-api-version: v2" "https://wayinvid
    в кавычках

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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 15, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2184 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (14 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent WayinVideo clipping integration, but users should understand that videos or URLs may be sent to WayinVideo and result files are saved locally.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.