SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD transcription

Транскрибирует аудио- и видеофайлы через case.dev с диаризацией дикторов. Поддерживает MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WEBM, MP4 размером до 5 ГБ. Используйте, когда пользователь упоминает «транскрибировать», «транскрипция», «запись показаний», «прослушивание аудио», «метки диктора» или нуждается в преобразовании аудио/видео в текст.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribes audio and video files through case.dev with speaker diariz…»

Transcribes audio and video files through case.dev with speaker diarization. Supports MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WEBM, MP4 up to 5GB. Use when the user mentions "transcribe", "transcription", "deposition recording", "hearing audio", "speaker labels", or needs to convert audio/video to text.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 443 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Транскрибирует аудио- и видеофайлы через case.dev с диаризацией дикторов. Поддерживает MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WEBM, MP4 размером до 5 ГБ. Используйте…

Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
42/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 1. 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 42/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 443 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.