AD video-editing
Автоматизированный видеомонтаж для видео с выступлениями/влогами/стендапами. Используйте, когда: нарезка видео, разделение видео на предложения, объединение видеоклипов, извлечение аудио, транскрипция речи, автоматический монтаж видео с устными презентациями, объединение выбранных фрагментов предложений в финальное видео, создание обложки/миниатюры видео с названием. Требуется ffmpeg и whisper.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated video editing skill for talk/vlog/standup videos. Use when:…»
Automated video editing skill for talk/vlog/standup videos. Use when: cutting video, splitting video into sentences, merging video clips, extracting audio, transcribing speech, auto-editing oral presentation videos, combining selected sentence clips into a final video, generating video cover/thumbnail with title. Requires ffmpeg and whisper.
Автоматизированный видеомонтаж для видео с выступлениями/влогами/стендапами.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 12. 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 49/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (video-editing) не совпадает с папкой (auto-video-editing)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 77
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2506 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (10 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -31 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 343 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
- +4Есть примеры (28 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.