SKILLEMALL.ai

AB product-video-cutter

Нарезка длинных продуктовых видео на эффективные фрагменты для прямой продажи — по назначению (PDP, реклама, обзоры блогеров, короткие видео в соцсетях), с сохранением наиболее конверсионных хуков, демонстраций и доказательных фрагментов, удалением лишней информации и пустых кадров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把冗长产品视频切成能直接拿去卖货的有效片段——按 PDP、广告、达人 review、社媒短视频等用途,保留最能转化的 hook、演示与证明片…»

把冗长产品视频切成能直接拿去卖货的有效片段——按 PDP、广告、达人 review、社媒短视频等用途,保留最能转化的 hook、演示与证明片段,删掉废话与空镜。

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 946 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Нарезка длинных продуктовых видео на эффективные фрагменты для прямой продажи — по назначению (PDP, реклама, обзоры блогеров, короткие видео в соцсетях), с…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 946 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Длина description 80: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only video-cutting skill that gives structured editing guidance for user-provided product videos and does not request unusual access or persistence.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.