SKILLEMALL.ai

AC bilibili-summarizer

Этот навык следует использовать, когда пользователь делится ссылкой на видео (Bilibili/B站, Douyin/抖音, YouTube, Xiaohongshu/小红书) и просит извлечь субтитры, обобщить содержание видео или оценить его информационную плотность. Также поддерживает локальные видеофайлы. Триггерные фразы включают 总结这个B站视频, 提取字幕, bilibili链接, BV号, 信息密度, 帮我看这个视频, 语音转字幕, 字幕管理, 字幕收藏, 抖音视频总结, 总结抖音, 总结YouTube, 总结小红书, 视频字幕, или любое сообщение, содержащее URL bilibili.com, douyin.com, youtube.com, xiaohongshu.com или xhslink.com, или путь к видеофайлу (.mp4/.mkv/.mov).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user shares a video link (Bilibili/…»

This skill should be used when the user shares a video link (Bilibili/B站, Douyin/抖音, YouTube, Xiaohongshu/小红书) and asks to extract subtitles, summarize the video content, or evaluate its information density. Also supports local video files. Trigger phrases include 总结这个B站视频, 提取字幕, bilibili链接, BV号, 信息密度, 帮我看这个视频, 语音转字幕, 字幕管理, 字幕收藏, 抖音视频总结, 总结抖音, 总结YouTube, 总结小红书, 视频字幕, or any message containing a bilibili.com, douyin.com, youtube.com, xiaohongshu.com, or xhslink.com URL, or a video file path (.mp4/.mkv/.mov).

ClawHub Agent Skills автор: zhangligong0826 v3.2.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 055 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Этот навык следует использовать, когда пользователь делится ссылкой на видео (Bilibili/B站, Douyin/抖音, YouTube, Xiaohongshu/小红书) и просит извлечь субтитры…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

    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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 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
    • 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: 29
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2055 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
    • -233 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill’s video downloading, transcription, summary, frame extraction, and local subtitle storage behavior is disclosed and aligned with its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.