SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC bilibili-up-to-kb

Преобразуйте видео Bilibili (B站) в базу знаний в виде текста с возможностью поиска. Поддерживает как отдельные видео, так и пакетную обработку целых каналов UP-主. Использует локальный whisper.cpp для транскрипции (ключ API не требуется). Включает автоматическую очистку транскрипции для исправления ошибок ASR с полным охватом на уровне абзацев. Используйте, когда: (1) пользователь хочет транскрибировать видео Bilibili, (2) пользователь хочет создать базу знаний из канала, (3) пользователь отправляет ссылку bilibili.com или b23.tv и запрашивает текст/транскрипцию/резюме, (4) пользователь говорит «转写», «知识库», «文字版» или «transcribe bilibili».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Bilibili (B站) videos into a searchable text knowledge base. Su…»

Convert Bilibili (B站) videos into a searchable text knowledge base. Supports single videos and batch processing of entire UP主 channels. Uses local whisper.cpp for transcription (no API key needed). Includes automated transcript cleaning to fix ASR errors with full paragraph-level coverage. Use when: (1) user wants to transcribe a Bilibili video, (2) user wants to build a knowledge base from a channel, (3) user sends a bilibili.com or b23.tv link and asks for text/transcript/summary, (4) user says 转写, 知识库, 文字版, or transcribe bilibili.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов · 5 скриптов тело ≈ 1 262 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте видео Bilibili (B站) в базу знаний в виде текста с возможностью поиска.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМедиа 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
B
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
76
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
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

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 3

  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:143
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    **Optional**: Browser cookies for member-only content (`--cookies-from-browser chrome`)
Средние и низкие: 2
  • средняя Утечка данных intent-browser-credential-store scripts/batch_channel.sh:22
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (определение детектора / чёрного списка)
    COOKIES_ARG="--cookies-from-browser chrome"
    детектор
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:95
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup bash scripts/batch_clean.sh ./kb/UP主名_UID/ 0 80 > /tmp/clean.log 2>&1 &

Просканировано файлов: 7. 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 57/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1262 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • -31 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.