SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC youtube-summarizer-bot

Python-бот, который отслеживает каналы YouTube через RSS, суммирует новые видео с помощью Google Gemini AI (с резервным вариантом аудио для видео без субтитров) и ежедневно отправляет двуязычные (китайский + английский) сводки в чат Telegram.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A Python bot that monitors YouTube channels via RSS, summarizes new vi…»

A Python bot that monitors YouTube channels via RSS, summarizes new videos using Google Gemini AI (with audio fallback for videos without subtitles), and sends bilingual (Chinese + English) summaries to a Telegram chat daily.

ClawHub Agent Skills автор: Inkiy v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 572 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Python-бот, который отслеживает каналы YouTube через RSS, суммирует новые видео с помощью Google Gemini AI (с резервным вариантом аудио для видео без…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

СправочникTelegramYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:57
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup python main.py > bot.log 2>&1 &
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url tg_notifier.py:17
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TG_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    заглушка

Просканировано файлов: 9. 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 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (youtube-summarizer-bot) не совпадает с папкой (youtube-daily-digest-bot)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 572 токенов

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 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward YouTube-to-Gemini-to-Telegram summarizer bot, with expected external service use and manageable setup risks.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.