SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD caption-burn

Встроенные субтитры для готового вертикального видео, три вида. transcribe.py получает временные метки слов из собственного аудио видео через прокси GooseWorks (Whisper от fal, оплачивается вашими кредитами GooseWorks, центы); captions.py встраивает от одного до трех слов за раз с помощью Pillow + ffmpeg (libass не требуется), либо прикрепляя к границе разделенного экрана (плитка 25% выше / 75% ниже), либо на фиксированной высоте, в стиле плитки, контура или с засечками для одного слова, с дополнительной красной карточкой-хуком; plates.py встраивает блоки субтитров по битам (черные, один силуэт, размещенный в самом пустом пространстве) для форматов без голоса. Последний субтитр (призыв к действию) удерживается до финального кадра. Используйте как последний шаг любой видеорекламы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Burned-in captions for a finished vertical video, three kinds. transcr…»

Burned-in captions for a finished vertical video, three kinds. transcribe.py gets word timings from the video's own audio through the GooseWorks proxy (fal Whisper, charged to your GooseWorks credits, cents); captions.py burns one to three words at a time with Pillow + ffmpeg (no libass needed), either pinned to a split-screen seam (plate 25% above / 75% below) or at a fixed height, in a plate, outline or one-word serif style, with an optional red hook card; plates.py burns per-beat caption blocks (black, one union silhouette, placed in the emptiest band) for formats with no voice. The last caption (the CTA) holds to the final frame. Use as the last step of any video ad.

gooseworks-ai/goose-skills Agent Skills автор: gooseworks-ai 9 файлов · 6 скриптов тело ≈ 1 007 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Встроенные субтитры для готового вертикального видео, три вида.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: goose-skills

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

    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/media_proxy.py:100
      Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
      API key + configurable base URL from environment

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "status"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "superseded_by"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1007 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
    • -33 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 679 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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