SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC transcribee

Транскрибируйте видео YouTube и локальные аудио/видео файлы с диаризацией говорящих. Используйте, когда пользователь просит транскрибировать URL YouTube, подкаст, видео или аудиофайл. Выдает чистые транскрипты с метками говорящих, готовые для анализа LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribe YouTube videos and local audio/video files with speaker dia…»

Transcribe YouTube videos and local audio/video files with speaker diarization. Use when user asks to transcribe a YouTube URL, podcast, video, or audio file. Outputs clean speaker-labeled transcripts ready for LLM analysis.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 282 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Транскрибируйте видео YouTube и локальные аудио/видео файлы с диаризацией говорящих.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторYouTubeМедиа 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
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

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 · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Утечка данных read-dotenv CLAUDE.md:16
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token pnpm-lock.yaml:104
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      resolution: {integrity: sha5…SN3+hY8mo/i4QX…IGQ==}
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token pnpm-lock.yaml:158
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      resolution: {integrity: sha5…xyU+j7+tId//iHXU2f/lN5A…1O6+7A==}
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token pnpm-lock.yaml:164
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      resolution: {integrity: sha5…ylb+vIUV…Mqd/vSbg…Vk4+7Afhw==}
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token pnpm-lock.yaml:176
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      resolution: {integrity: sha5…ngb+E5aS…5yG/kLKQ==}
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token pnpm-lock.yaml:182
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      resolution: {integrity: sha512-i1sW+1i+oWvQ…y8U+uuga…xRg==}
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:70
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    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 63/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 282 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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