SKILLEMALL.ai

BC jianying-editor

Расширенный API для автоматизированного редактирования видео в JianYing (JyWrapper). Предоставляет готовый к использованию интерфейс Python, поддерживает запись экрана, импорт материалов, генерацию субтитров, синтез веб-анимации и экспорт проектов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«剪映 (JianYing) AI自动化剪辑的高级封装 API (JyWrapper)。提供开箱即用的 Python 接口,支持录屏、素材导入…»

剪映 (JianYing) AI自动化剪辑的高级封装 API (JyWrapper)。提供开箱即用的 Python 接口,支持录屏、素材导入、字幕生成、Web 动效合成及项目导出。

ClawHub Agent Skills автор: williamwang21cn-tiger v1.0.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 803 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Расширенный API для автоматизированного редактирования видео в JianYing (JyWrapper).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token data/tts_speakers.csv:97
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    ICL_…ing,激昂男生,tts|热门

Просканировано файлов: 80. 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 53/100

  • 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
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (jianying-editor) не совпадает с папкой (jianying-editor-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1803 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -36 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 16)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real JianYing automation skill, but its installer and some data-handling features need manual review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.