SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD fcpx-assistant

Помощник Final Cut Pro X (FCPX) — полностью автоматизированное производство видео (от темы до публикации), озвучивание TTS, сбор материалов, автоматический монтаж, цветокоррекция, вставка B-roll, управление проектами FCP, помощь в монтаже. Триггерные слова: FCPX, FCP, Final Cut, сделать видео, автоматический монтаж, озвучка, voiceover, материалы, импорт материалов, экспорт, публикация видео, цветокоррекция, B-roll, видеопроизводство, make video, auto video, import media, export, color grade, publish

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Final Cut Pro X (FCPX) 助手 — 全自动视频生产（从主题到发布）、TTS 配音、素材搜集、自动成片、调色、B-roll…»

Final Cut Pro X (FCPX) 助手 — 全自动视频生产（从主题到发布）、TTS 配音、素材搜集、自动成片、调色、B-roll 插入、FCP 项目管理、剪辑辅助。触发词: FCPX, FCP, Final Cut, 做视频, 自动成片, 配音, voiceover, 素材, 导入素材, 导出, 发布视频, 调色, B-roll, 视频制作, make video, auto video, import media, export, color grade, publish

ClawHub Agent Skills автор: lasbder-ops v3.0.0-beta MIT-0 33 файла · 25 скриптов тело ≈ 1 005 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Помощник Final Cut Pro X (FCPX) — полностью автоматизированное производство видео (от темы до публикации), озвучивание TTS, сбор материалов, автоматический…

Как процесс D 40/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМедиа и видеоИнфраструктуратип 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
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
40/100
Процесс не доведён
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.

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-credential-use scripts/media-collector.sh:342
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    MUSIC_RESP=$(curl -s "https://pixabay.com/api/music/?key=…&q=…&per_page=5" 2>/dev/null || echo '{"hits":[]}')
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/media-collector.sh:255
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    PIXABAY_URL="https://pixabay.com/api/videos/?key=…&q=${kw}&per_page=…&video_type=all"
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url scripts/media-collector.sh:342
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    MUSIC_RESP=$(curl -s "https://pixabay.com/api/music/?key=…&q=…&per_page=5" 2>/dev/null || echo '{"hits":[]}')
    заглушка

Просканировано файлов: 33. 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 40/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1005 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 24 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This video-production skill is mostly purpose-aligned, but it has unsafe command execution, broad automatic cleanup, and sensitive publishing credentials that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.