SKILLEMALL.ai

BC universal-video-analyzer-zh

Универсальный анализатор видео (китайская версия) — использует мультимодальную большую языковую модель для анализа видеоконтента, поддерживает распознавание изображений и преобразование речи в текст, генерирует структурированные китайские отчеты. Поддерживает различные модели, такие как Doubao, Zhipu, Tongyi Qianwen, пользователи настраивают API Key самостоятельно.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用视频分析器(中文版)- 使用多模态大模型分析视频内容,支持画面识别和语音转文字,生成结构化中文报告。支持豆包、智谱、通义千问等多种模型,…»

通用视频分析器(中文版)- 使用多模态大模型分析视频内容,支持画面识别和语音转文字,生成结构化中文报告。支持豆包、智谱、通义千问等多种模型,用户自行配置 API Key。

ClawHub Agent Skills автор: lantianbaicai v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 385 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный анализатор видео (китайская версия) — использует мультимодальную большую языковую модель для анализа видеоконтента, поддерживает распознавание…

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

ИнтеграцияМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
63
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

Чем это грозит

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

Утечка данных средняя серьёзность

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

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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

  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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key doubao_video_analyzer.py:68
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:63
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export VIDEO_ANALYZER_API_KEY="你的API密钥"' >> ~/.bashrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc README.md:64
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export VIDEO_ANALYZER_MODEL="doub…215"' >> ~/.bashrc

Просканировано файлов: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mode"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

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: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 385 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 85: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed video-analysis tool that sends selected video frames and transcripts to a configured AI provider and saves reports locally.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.