SKILLEMALL.ai

BB cerul

Слой поиска видео для ИИ-агентов. Научите ваших ИИ-агентов видеть — ищите видео по смыслу в речи, визуальных элементах и тексте на экране. Используйте, когда пользователь спрашивает о том, что кто-то сказал или показал в видео, нуждается в видеодоказательствах или требует цитаты с временными метками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The video search layer for AI agents. Teach your AI agents to see — se…»

The video search layer for AI agents. Teach your AI agents to see — search video by meaning across speech, visuals, and on-screen text. Use when a user asks about what someone said or showed in a video, wants video evidence, or needs citations with timestamps.

ClawHub Agent Skills автор: Jiaxi Cui v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 945 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Слой поиска видео для ИИ-агентов.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:40
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
      curl -fsSL https://cli.cerul.ai/install.sh | bash
      vendor-host
    • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:26
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
      command: "curl -fsSL https://cli.cerul.ai/install.sh | bash"
      vendor-hostв кавычках

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "when"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "examples"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 945 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a legitimate Cerul video-search skill, but it requires the agent to persist the user's API key locally instead of using the declared environment-variable secret path.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.