SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC faster-whisper

Локальное преобразование речи в текст с помощью faster-whisper. В 4-6 раз быстрее, чем OpenAI Whisper, с идентичной точностью; ускорение GPU обеспечивает транскрипцию примерно в 20 раз быстрее реального времени. Субтитры SRT/VTT/TTML/CSV, разделение дикторов, ввод URL/YouTube, пакетная обработка с ETA, поиск по транскрипту, обнаружение глав, карта языков для каждого файла.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local speech-to-text using faster-whisper. 4-6x faster than OpenAI Whi…»

Local speech-to-text using faster-whisper. 4-6x faster than OpenAI Whisper with identical accuracy; GPU acceleration enables ~20x realtime transcription. SRT/VTT/TTML/CSV subtitles, speaker diarization, URL/YouTube input, batch processing with ETA, transcript search, chapter detection, per-file language map.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 16 726 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Локальное преобразование речи в текст с помощью faster-whisper.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения, повторный запуск

ПроцедураYouTubeМедиа 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Стоимость исполнения вес 6
10
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 16726 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 16726 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 172, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 15, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 309 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 47 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 172 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.