SKILLEMALL.ai

AC bilibili-video

Инструмент для извлечения субтитров и транскрипции аудио из видео Bilibili (B站). Основан на bilibili-api-python, имеет встроенную защиту от WBI-подписи. Трехуровневая стратегия снижения: CC-субтитры → AI-субтитры (9 языков) → загрузка аудио + ASR-транскрипция. Используйте в следующих случаях: (1) Пользователь предоставляет ссылку на видео Bilibili или номер BV/AV/EP/SS и просит получить субтитры или текстовое содержимое (2) Пользователь просит загрузить аудио из видео Bilibili (3) Пользователь просит обобщить, проанализировать содержание видео Bilibili (требуется предварительное извлечение субтитров) (4) Пользователь упоминает "B站", "bilibili", "видео субтитры", "видео транскрипция", "BV номер". Триггеры: B站, bilibili, 哔哩哔哩, видео субтитры, видео транскрипция, BV номер, смотреть это видео, содержание видео.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«B站(Bilibili)视频字幕提取与音频转写工具。基于 bilibili-api-python,自带 WBI 签名反爬。 三级降级策略:C…»

B站(Bilibili)视频字幕提取与音频转写工具。基于 bilibili-api-python,自带 WBI 签名反爬。 三级降级策略:CC字幕 → AI字幕(9种语言) → 音频下载+ASR转写。 当以下情况时使用: (1) 用户提供 B 站视频链接或 BV/AV/EP/SS 号,要求获取字幕或文字内容 (2) 用户要求下载 B 站视频的音频 (3) 用户要求总结、分析 B 站视频内容(需先提取字幕) (4) 用户提到"B站"、"bilibili"、"视频字幕"、"视频转写"、"BV号" 触发词:B站、bilibili、哔哩哔哩、视频字幕、视频转写、BV号、看这个视频、视频内容

ClawHub Agent Skills автор: Madoka v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 338 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для извлечения субтитров и транскрипции аудио из видео Bilibili (B站).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 338 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 294 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Bilibili transcript tool is useful, but it needs review because it stores and refreshes Bilibili login cookies and can download or save video-derived files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.