SKILLEMALL.ai

DD youtube-watcher

Получать и читать расшифровки видео с YouTube. Используйте, когда вам нужно кратко изложить содержание видео, ответить на вопросы о нем или извлечь из него информацию.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch and read transcripts from YouTube videos. Use when you need to s…»

Fetch and read transcripts from YouTube videos. Use when you need to summarize a video, answer questions about its content, or extract information from it.

Не рекомендуетсянизкая оценка D
ClawHub Agent Skills автор: Michael Gathara v1.0.0 3 файла тело ≈ 219 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Получать и читать расшифровки видео с YouTube.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
D
59/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
52
Не улучшает ответы прогон на моделях: 61% со скиллом · 70% без скилла
Процессный рейтинг
D
46/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: youtube-watcher (ClawHub)

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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 219 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 155 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Прогон на моделях · 7 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    61%
    -9 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    70%
    триггеры: +100% / −100%

    Не улучшает ответы Pass rate 61% ниже порога 80% · 7 кейсов · $0.045

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed YouTube transcript helper with some dependency and URL-scoping caveats, but no hidden persistence, credential access, destructive behavior, or exfiltration was found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.