BD bilibili-subtitle-downloader
Скачивайте субтитры к видео Bilibili, разбивайте их для обработки LLM (большими языковыми моделями) и создавайте качественные резюме. Используйте, когда пользователь предоставляет BV-номер или URL Bilibili и хочет получить резюме, основные моменты или подробный разбор содержания видео.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«下载 Bilibili 视频字幕，将其进行分块以供 LLM（大语言模型）处理，并生成高质量的总结。当用户提供 Bilibili BV 号或…»
下载 Bilibili 视频字幕，将其进行分块以供 LLM（大语言模型）处理，并生成高质量的总结。当用户提供 Bilibili BV 号或 URL，并希望获取视频内容的总结、核心要点或详细的分解时使用。
Скачивайте субтитры к видео Bilibili, разбивайте их для обработки LLM (большими языковыми моделями) и создавайте качественные резюме.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (bilibili-subtitle-downloader) не совпадает с папкой (bilibili-subtitle-download-skill)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 328 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)
- +3Длина description 101: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.