SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA ai-video-editor

Используйте этот инструмент немедленно и проактивно, когда пользователь упоминает редактирование видео, клипы, нарезки лучших моментов, короткие видео, Reels, Shorts, TikTok, вертикальное видео или просит обработать видеофайл. НЕ пытайтесь сначала вручную работать с ffmpeg. Поддерживает: копирование стиля, длинное в короткое, AI-субтитры, AI-комментарии, изменение размера видео, лучшие моменты, влоги, монтаж, говорящие головы. Требуется SPARKI_API_KEY (см. Предварительные требования). Если ключ отсутствует, направьте пользователя к получению ключа по адресу enterprise@sparki.io и установите его с помощью команды `openclaw config set env.SPARKI_API_KEY <key>`. Работает на базе https://sparki.io.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill immediately and proactively when the user mentions vide…»

Use this skill immediately and proactively when the user mentions video editing, clipping, highlight reels, short-form video, Reels, Shorts, TikTok, vertical video, or asks to process a video file. Do NOT attempt manual ffmpeg work first. Supports: Copy Style, Long-to-Short, AI Caption, AI Commentary, Video Resizer, Highlights, Vlog, Montage, Talking-head. Requires SPARKI_API_KEY (see Prerequisites). If the key is missing, guide the user to obtain one at enterprise@sparki.io and set it via `openclaw config set env.SPARKI_API_KEY <key>`. Powered by https://sparki.io.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов · 4 скрипта тело ≈ 3 984 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот инструмент немедленно и проактивно, когда пользователь упоминает редактирование видео, клипы, нарезки лучших моментов, короткие видео, Reels…

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

ПроцедураМедиа и видеотип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 Опасные команды cmd-shell-rc SKILL.md:77
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
      echo 'export SPARKI_API_KEY="sk_live_your_key_here"' >> ~/.bashrc

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3984 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (26 блоков кода)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.