SKILLEMALL.ai

BD lrc

Профессиональный инструмент для создания текстов песен LRC, поддерживающий визуализацию звуковой волны песни, точное размещение временной шкалы текста песни, импорт/экспорт LRC, выделение в реальном времени во время воспроизведения, редактирование временных меток на уровне миллисекунд, автоматическое локальное сохранение для предотвращения потери данных. Фронтенд разработан с использованием jQuery + WaveSurfer.js, бэкенд — Python Flask, порт по умолчанию 698, интерфейс компактный и эффективный. Сценарии использования: (1) создание файлов текстов песен LRC для песен (2) редактирование/корректировка временной шкалы существующих текстов песен LRC (3) пакетное изменение временных точек текста песни (4) визуализированное создание синхронизации текста песни.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业LRC歌词创作工具,支持歌曲音频波形可视化、歌词时间轴精准打点、LRC导入/导出、播放实时高亮、毫秒级时间戳编辑、自动本地存储防止数据丢…»

专业LRC歌词创作工具,支持歌曲音频波形可视化、歌词时间轴精准打点、LRC导入/导出、播放实时高亮、毫秒级时间戳编辑、自动本地存储防止数据丢失。前端使用jQuery+WaveSurfer.js开发,后端Python Flask,默认端口698,界面紧凑高效。使用场景:(1) 为歌曲制作LRC歌词文件 (2) 编辑/校准已有LRC歌词时间轴 (3) 批量调整歌词时间点 (4) 可视化歌词同步制作

ClawHub Agent Skills автор: 小潴 v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 639 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Профессиональный инструмент для создания текстов песен LRC, поддерживающий визуализацию звуковой волны песни, точное размещение временной шкалы текста песни…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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: 6. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lrc) не совпадает с папкой (xi-lrc-editor)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 639 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 198 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real LRC lyrics editor, but its local web server is exposed too broadly and allows unauthenticated upload and shutdown actions.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.