SKILLEMALL.ai

AD bilibili-transcribe-summary

Используйте, когда пользователь предоставляет ссылку на видео Bilibili, BV-номер или короткую ссылку b23.tv и хочет транскрибировать, извлечь субтитры, суммировать или проанализировать содержание видео. Сначала проверьте среду Node.js и SILICONFLOW_API_KEY, сначала попробуйте официальные субтитры; если субтитров нет, получите анонимный адрес аудио, скачайте как .m4s, а затем переименуйте в .mp3 без перекодирования; при наличии API-ключа вызовите ASR от SiliconFlow, а затем суммируйте в соответствии с требованиями пользователя; если у пользователя нет особых требований, по умолчанию выводите краткое резюме.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户提供 B 站视频链接、BV 号或 b23.tv 短链,并希望转录、提取字幕、总结或分析视频内容时使用。先检查 Node.js 环境和…»

当用户提供 B 站视频链接、BV 号或 b23.tv 短链,并希望转录、提取字幕、总结或分析视频内容时使用。先检查 Node.js 环境和 SILICONFLOW_API_KEY,优先尝试官方字幕;如果没有字幕,则获取匿名音频地址,下载为 .m4s 后直接改名为 .mp3,无需转码;有 API key 时调用硅基流动 ASR,再按用户要求总结;如果用户没有特别要求,默认输出重点总结。

ClawHub Agent Skills автор: Markusbetter v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 510 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

tv и хочет транскрибировать, извлечь субтитры, суммировать или проанализировать содержание видео.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (bilibili-transcribe-summary) не совпадает с папкой (bilibili-video-transcribe-summary)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 510 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 193 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it fetches Bilibili subtitles or audio, may send audio to SiliconFlow for transcription, and writes local output files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.