SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC video-transcribe

Расшифровывает и суммирует видео или подкаст по URL (YouTube, TikTok, Bilibili, Apple Podcasts, SoundCloud, более 30 платформ) или из локального медиафайла/.txt. Используйте, когда пользователь делится ссылкой на видео/подкаст или медиафайлом и хочет получить транскрипцию, резюме, перевод или скачать оригинальное видео. Активируется по запросам "transcribe", "summarize this video", "what does this video say", "get the transcript", "转录", "视频摘要".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribe and summarize a video or podcast from a URL (YouTube, TikTo…»

Transcribe and summarize a video or podcast from a URL (YouTube, TikTok, Bilibili, Apple Podcasts, SoundCloud, 30+ platforms) or from a local media/.txt file. Use when the user shares a video/podcast link or media file and wants a transcript, summary, translation, or the original video downloaded. Triggers on "transcribe", "summarize this video", "what does this video say", "get the transcript", "转录", "视频摘要".

wendy7756/AI-Video-Transcriber Agent Skills автор: wendy7756 Apache-2.0 1 файл тело ≈ 823 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Расшифровывает и суммирует видео или подкаст по URL (YouTube, TikTok, Bilibili, Apple Podcasts, SoundCloud, более 30 платформ) или из локального…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeМедиа 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: video-transcribe (wendy7756/AI-Video-Transcriber)

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 823 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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.