SKILLEMALL.ai

AB clawlite-video-content-engine

Контент-движок для преобразования видео YouTube в маркетинговые материалы ClawLite, охватывающий резюме, сценарии коротких видео, X-треды и блоги, поддерживающий повторное использование знаний и распространение по каналам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中文:将 YouTube 视频转化为 ClawLite 营销资产的内容引擎,覆盖摘要、短视频脚本、X thread 与博客输出,支持知识型内…»

中文:将 YouTube 视频转化为 ClawLite 营销资产的内容引擎,覆盖摘要、短视频脚本、X thread 与博客输出,支持知识型内容复用与渠道化分发。 日本語:YouTube動画をClawLite向け教育・マーケ配信資産へ再構成。要約、短尺動画、Xスレッド、ブログ出力まで一貫して最適化。 한국어:YouTube 영상을 ClawLite 마케팅 자산으로 재가공하는 콘텐츠 엔진. 요약, 숏폼, X 스레드, 블로그 산출물을 일괄 생성해 채널 확장을 지원. Español:Convierte videos de YouTube en activos de marketing para ClawLite: resumen, guion short-form, hilos de X y posts de blog para reutilización escalable del contenido.

ClawHub Agent Skills автор: X-RayLuan v1.0.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 718 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Контент-движок для преобразования видео YouTube в маркетинговые материалы ClawLite, охватывающий резюме, сценарии коротких видео, X-треды и блоги…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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 66/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 127
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1718 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 127 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
No artifact-backed security concerns were identified from the supplied scan context.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.