AC youtube-archiver
Архивируйте плейлисты YouTube в заметки Markdown с метаданными, транскриптами, ИИ-резюме и тегами. Используйте, когда пользователь просит импортировать/синхронизировать плейлисты YouTube, архивировать видео «Смотреть позже» или «Понравившиеся», обогащать заметки YouTube, пакетно обрабатывать заметки видео или автоматизировать повторяющиеся задания синхронизации YouTube в Markdown с помощью cron.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Archive YouTube playlists into markdown notes with metadata, transcrip…»
Archive YouTube playlists into markdown notes with metadata, transcripts, AI summaries, and tags. Use when a user asks to import/sync YouTube playlists, archive Watch Later or Liked videos, enrich YouTube notes, batch process video notes, or automate recurring YouTube-to-markdown sync jobs with cron.
Архивируйте плейлисты YouTube в заметки Markdown с метаданными, транскриптами, ИИ-резюме и тегами.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
intent-browser-credential-storereferences/troubleshooting.md:16Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)- `yt-dlp --cookies-from-browser chrome --flat-playlist "https://www.youtube.com/playlist?list=LL"`
vendor-hostв кавычках
Просканировано файлов: 8. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 811 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (11 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.