SKILLEMALL.ai

CF video-script

Режиссура и планирование монтажа для уже проанализированных видео, затем написание и проверка китайской озвучки с временными метками; также обработка рекламных заголовков, корректировка титров и заполнение внешних текстов для существующих коротких видео. Для обычного планирования введите в work_dir файл agent_narration_brief.md и vlm_analysis.json; для исправления текстов введите текущий проект и контентные доказательства. Планирование выводит recap_story_plan.json, visual_audio_board.json, опционально style_card.json, clip_plan.json для режима обрезки, а также проверенный narration.json; только для задач рекламных текстов предоставляется предложение или план упаковки. Инструкции по отправке: только сетевой доступ имеет review.py, который отправляет полный текст сценария озвучки и доказательства понимания, текстовые выдержки из файлов планирования в интерфейс чата MiMo (MIMO_API_KEY / MIMO_API_URL; видео, изображения или аудио не отправляются); при отдельном использовании запускается только при явном выполнении, пакетная обработка по умолчанию запускается один раз перед TTS, может быть отключена с помощью --no-review-narration / REVIEW_NARRATION=0 (кроме случаев строгого включения проверки); validate.py и lint запускаются только локально. Триггеры:解说词, 写解说, 视频旁白, 宣发标题, 花字修订, 文案回填, narration script, 写稿, 解说文案, 剪辑思路, 导演思路.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验;也处理已有短片的 宣发标题、花字修订和外部文案回填。普通策划输入 wor…»

对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验;也处理已有短片的 宣发标题、花字修订和外部文案回填。普通策划输入 work_dir 的 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json;文案返修输入当前成片的工程与内容证据。策划输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut 模式需要的 clip_plan.json,以及通过校验的 narration.json;仅宣发文案任务交付提案或回填既有包装计划。 外发说明:只有建议型评审 review.py 联网,它把旁白稿全文与理解证据、策划文件的文字摘录发到 MiMo chat 接口 (MIMO_API_KEY / MIMO_API_URL,不发视频、图片或音频);单独使用时只在显式执行时运行,端到端编排默认在 TTS 前运行一次, 可用 --no-review-narration / REVIEW_NARRATION=0 关闭(严格评审开启时除外);validate.py 与 lint 仅在本地运行。 触发词:解说词、写解说、视频旁白、宣发标题、花字修订、文案回填、 narration script、写稿、解说文案、剪辑思路、导演思路。

ClawHub Agent Skills автор: pitechen v1.0.6 MIT-0 19 файлов · 13 скриптов тело ≈ 2 219 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Режиссура и планирование монтажа для уже проанализированных видео, затем написание и проверка китайской озвучки с временными метками; также обработка…

Как процесс F 33/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...

АнализаторИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
33/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/lib.py:94
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 19. 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/...

Процессный рейтинг: все десять параметров 33/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/...
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/...
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 74
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2219 токенов

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
  • -311 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a Chinese video narration workflow that clearly discloses its local file writes and optional text-only MiMo review call.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 окт. 2026 г.