SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD deAPI AI Media Suite

Самый доступный AI медиа API на рынке. Транскрибируйте видео YouTube, генерируйте изображения с помощью моделей Flux и Z-Image, преобразуйте текст в речь более чем на 54 голоса на 8 языках, извлекайте текст с помощью OCR, создавайте видео, удаляйте фон, улучшайте качество изображений, применяйте перенос стиля — всё через единый API. Бесплатный кредит $5 при регистрации — этого хватит на сотни часов транскрипции или тысячи сгенерированных изображений. Доля стоимости от любой альтернативы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The cheapest AI media API on the market. Transcribe YouTube videos, ge…»

The cheapest AI media API on the market. Transcribe YouTube videos, generate images with Flux and Z-Image models, convert text to speech in 54+ voices across 8 languages, extract text with OCR, create videos, remove backgrounds, upscale images, apply style transfer - all through one unified API. Free $5 credit on signup - enough for hundreds of hours of transcription or thousands of generated images. Fraction of the cost of any alternative.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 3 120 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Самый доступный AI медиа API на рынке.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияYouTubeGitHubМедиа 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:195
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **⚠️ IMPORTANT: Model-specific constraints for `Ltxv…FP8`:**
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:219
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)
    | `model` | Yes | - | `Ltxv…FP8` |
    таблица

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requiredEnv"

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (deAPI AI Media Suite) не совпадает с папкой (deapi)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3120 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.