SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD web-video-downloader

Универсальный загрузчик видео с веб-страниц. Введите любой URL веб-страницы, содержащий видео, и он автоматически обнаружит источник видео (прямая ссылка MP4/M3U8/сегментированный поток/Blob), извлечет и загрузит его в виде полного файла MP4. Поддерживает сегментированные видео с Sohu, Bilibili, Youku и т. д., а также прямые ссылки MP4/M3U8. Ключевые слова: скачать видео, download video, извлечь видео, сохранить видео, загрузка видео, скачать видео с веб-страницы

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用网页视频下载器。输入任意包含视频的网页URL，自动检测视频源（直链MP4/M3U8/分段流/Blob），抓取并下载为完整MP4文件。 支…»

通用网页视频下载器。输入任意包含视频的网页URL，自动检测视频源（直链MP4/M3U8/分段流/Blob），抓取并下载为完整MP4文件。 支持搜狐、B站、优酷等分段流视频，也支持直接MP4/M3U8链接。 触发词：下载视频、download video、抓取视频、保存视频、视频下载、网页视频下载

ClawHub Agent Skills автор: xieliuzhu888 v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 3 скрипта тело ≈ 995 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Универсальный загрузчик видео с веб-страниц.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

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 (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 995 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This video-downloader skill does what it claims, but it also captures browser request headers and auto-runs a downloaded ffmpeg binary in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.