SKILLEMALL.ai

AD emby-tv-organizer

Помощник по организации медиатеки сериалов Emby. Когда пользователь предоставляет путь к папке с сериалом, этот навык необходимо использовать для организации структуры файлов в соответствии со стандартом именования Emby, идентификации сезонов и эпизодов, обработки специальных выпусков/SP/OVA, генерации таблицы соответствия переименованию и вывода в Excel. Типичные сценарии запуска: «Помоги мне организовать эту папку с сериалом», «Переименуй в соответствии со стандартом Emby», «Просканируй папку /vol3/... и сгенерируй план организации».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Emby 电视剧媒体库整理助手。当用户提供一个电视剧文件夹路径,需要按照 Emby 标准命名规范整理文件结构、识别季号集号、处理特别篇/SP…»

Emby 电视剧媒体库整理助手。当用户提供一个电视剧文件夹路径,需要按照 Emby 标准命名规范整理文件结构、识别季号集号、处理特别篇/SP/OVA、生成重命名对照表并输出 Excel 时,使用此 Skill。 典型触发场景:「帮我整理这个电视剧文件夹」「按 Emby 规范重命名」「扫描 /vol3/... 文件夹并生成整理方案」。

ClawHub Agent Skills автор: lizehua v1.1.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 694 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по организации медиатеки сериалов Emby.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1694 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 167 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This TV-library organizer appears legitimate, but it should be reviewed because its Excel helper can install a Python package during normal use without a documented setup step.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.