SKILLEMALL.ai

BF reelclaw

Создание, производство и планирование коротких видеороликов в стиле UGC в больших масштабах. Полный конвейер: получение исходных материалов UGC-реакций от DanSUGC, анализ демо-версий приложений с помощью Gemini AI, сборка роликов с помощью ffmpeg, публикация через Post-Bridge, отслеживание производительности и исследование вирусных форматов/материалов через встроенную аналитику DanSUGC.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create, produce, and schedule UGC-style short-form video reels at scal…»

Create, produce, and schedule UGC-style short-form video reels at scale. Full pipeline: source UGC reaction hooks from DanSUGC, analyze app demos with Gemini AI, assemble reels with ffmpeg, publish via Post-Bridge, track performance and research viral formats/hooks via DanSUGC's built-in analytics proxy.

ClawHub Agent Skills автор: jjjohny228 v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 5 212 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание, производство и планирование коротких видеороликов в стиле UGC в больших масштабах.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/virality.md

ГенераторИнфраструктураДанные и аналитикаМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
59
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/virality.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/tools-setup.md:138
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=…" \
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url references/tools-setup.md:145
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…" \
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use references/tools-setup.md:145
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
    curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…" \
    известный сервис
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:200
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files?key=…" \
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url SKILL.md:206
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (адрес назначения — известный публичный сервис; в кавычках — упоминание, а не команда)
    curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…" \
    известный сервисв кавычках
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:206
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (адрес назначения — известный публичный сервис)
    curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…" \
    известный сервис

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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5212 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/virality.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/virality.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/virality.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5212 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 305 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (30 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
Reelclaw has a coherent reel-production purpose, but it can spend credits, schedule public posts, upload videos to third parties, and modify the local system without strong approval boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.