SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC gemini-video-understanding

Анализируйте видео с помощью Google Gemini API (резюме, вопросы и ответы, транскрипция с временными метками + визуальный контекст, определение сцен/временной шкалы, обрезка видео, управление FPS, сравнение нескольких видео и анализ URL YouTube).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze videos with Google Gemini API (summaries, Q&A, transcription w…»

Analyze videos with Google Gemini API (summaries, Q&A, transcription with timestamps + visual context, scene/timeline detection, video clipping, FPS control, multi-video comparison, and YouTube URL analysis).

ClawHub Agent Skills автор: lnj22 v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 331 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте видео с помощью Google Gemini API (резюме, вопросы и ответы, транскрипция с временными метками + визуальный контекст, определение сцен/временной…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияYouTubeМедиа и видеотип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 2. 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 63/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gemini-video-understanding) не совпадает с папкой (pedestrian-traffic-counting-gemini-video-understanding)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 46
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2331 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 208 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only Gemini video analysis skill that is clear about using Google’s API, with no hidden execution or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.