SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB video-translator

Озвучьте видео на другой язык и сгенерируйте субтитры, используя стандартный стек Together + Cartesia. Активируется, когда пользователь хочет перевести / озвучить видеофайл или сгенерировать для него субтитры. Работает с файлами `.mp4` / `.mkv` / `.webm`. Устанавливается как `violin` CLI (и `violin-api` для FastAPI сервера) через `uv tool install`. Для альтернативных моделей (OpenAI / ElevenLabs) или пользовательских конфигураций направьте пользователя в репозиторий: https://github.com/shang-zhu/violin.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Dub a video into another language and generate subtitles using the def…»

Dub a video into another language and generate subtitles using the default Together + Cartesia stack. Trigger when the user wants to translate / dub / voice-over a video file, or generate subtitles for it. Handles `.mp4` / `.mkv` / `.webm`. Installs as the `violin` CLI (and `violin-api` for the FastAPI server) via `uv tool install`. For alternative models (OpenAI / ElevenLabs) or custom configs, point the user to the repo: https://github.com/shang-zhu/violin.

Разбор skillemall

Скилл переводит видео в другой язык, дублирует и генерирует субтитры через Together + Cartesia. Работает с mp4, mkv, webm. Устанавливается как CLI-утилита `violin` через `uv tool install`.

Оценки скилла: качество 74, процесс 75, безопасность 95. Одна находка средней серьёзности, но критических проблем нет. Файлы целые, ссылки работают. Модель не прогоняли, песочница не проверяла. Для нестандартных моделей (OpenAI, ElevenLabs) или кастомных конфигов документация отсылает в репозиторий.

Ставить можно: основной функционал на месте, но оценки говорят о том, что интеграция и обработка ошибок требуют внимания. Протестируйте на своих видео перед боевым использованием.

shang-zhu/violin Agent Skills автор: shang-zhu 1 файл тело ≈ 903 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Озвучьте видео на другой язык и сгенерируйте субтитры, используя стандартный стек Together + Cartesia.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторGitHubМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Инструменты и файлы вес 18
100
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Bash Read

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Dub a video into another language and generate subtitles using the… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 903 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.