SKILLEMALL.ai

AF hyperframes-media

Предварительная обработка ресурсов для композиций HyperFrames — озвучивание текста в речь (Kokoro), транскрипция аудио/видео (Whisper) и удаление фона для прозрачных наложений (u2net). Используйте при генерации озвучки из текста, транскрипции речи для субтитров, удалении фона из видео или изображения для использования в качестве прозрачного наложения, выборе голоса TTS или модели Whisper, или при объединении этих операций (TTS → транскрипция → субтитры). Каждая команда загружает свою модель при первом запуске.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Asset preprocessing for HyperFrames compositions — text-to-speech narr…»

Asset preprocessing for HyperFrames compositions — text-to-speech narration (Kokoro), audio/video transcription (Whisper), and background removal for transparent overlays (u2net). Use when generating voiceover from text, transcribing speech for captions, removing the background from a video or image to use as a transparent overlay, choosing a TTS voice or whisper model, or chaining these (TTS → transcribe → captions). Each command downloads its own model on first run.

ClawHub Agent Skills автор: LucasL v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 526 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 17 ч назад

Предварительная обработка ресурсов для композиций HyperFrames — озвучивание текста в речь (Kokoro), транскрипция аудио/видео (Whisper) и удаление фона для…

Как процесс F 57/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../hyperframes/references/transcript-guide.md

ГенераторМедиа и видеотип 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
F
57/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../hyperframes/references/transcript-guide.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../hyperframes/references/transcript-guide.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../hyperframes/references/transcript-guide.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../hyperframes/references/transcript-guide.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3526 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward media-preprocessing guide for HyperFrames with disclosed local model downloads and no hidden or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.