CD review-ugc-render
Обязательная проверка перед публикацией для рендеринга UGC-видео. Транскрибирует АУДИО готового рендера с помощью Whisper и сравнивает его с утвержденным сценарием, затем блокирует рендер как финальную версию (video_review), если сгенерированное аудио искажает слово (например, утвержденное "human-vetted" произносится как "human witted"), называет другое число или бренд, меняет отрицание на утверждение, пропускает утвержденную фразу или оказывается пустым. Корректная речь, написанная иначе ("5mg" произносится "five milligrams", "30%" произносится "thirty percent", произнесенный URL, "don't" произносится "do not", "larkfieldstraps" произносится "larkfield straps", подтвержденное произношение вроде "TG1" произносится "T G one") проходит. Рабочая, блокирующая версия более полной проверки целостности транскрипции от GooseWorks. Каждый рецепт ugc-video-formats запускает это после рендеринга и ДО сохранения финальной версии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mandatory pre-publish review gate for a UGC video render. Transcribes…»
Mandatory pre-publish review gate for a UGC video render. Transcribes the finished render's AUDIO with Whisper and word-diffs it against the approved spoken script, then gates keeping the render as the final version (video_review) — blocking a render whose generated audio mis-voices a word (e.g. the approved "human-vetted" spoken as "human witted"), says a different number or brand name, flips a negation, drops an approved phrase, or comes back silent. Correct speech written differently ("5mg" said "five milligrams", "30%" said "thirty percent", a spoken URL, "don't" said "do not", "larkfieldstraps" said "larkfield straps", a confirmed pronunciation like "TG1" said "T G one") passes. Runnable, gating counterpart to GooseWorks' fuller transcript-integrity review. Every ugc-video-formats recipe runs this after render and BEFORE keeping the final version.
Обязательная проверка перед публикацией для рендеринга UGC-видео.
Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/read_pronunciations.py
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.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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-keyscripts/review_render.py:873Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/read_pronunciations.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "superseded_by"
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/read_pronunciations.py
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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: 21, без проверки текущего состояния
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3198 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 864: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.