SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB Subtitle-Extractor

Экстрактор субтитров для Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin и локальных файлов. Извлекает нативные субтитры или транскрипцию Whisper в исходном формате. Агент обрабатывает проверку зависимостей, именование файлов и анализ контента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Subtitle extractor for Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin, and loc…»

Subtitle extractor for Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin, and local files. Extracts native subtitles or Whisper transcription in original format. Agent handles dependency checking, file naming, and content analysis.

ClawHub Agent Skills автор: poltawa v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 3 148 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Экстрактор субтитров для Bilibili, YouTube, Xiaohongshu, Douyin и локальных файлов.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

АнализаторYouTubeМедиа 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3148 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill performs the subtitle extraction and transcription workflow it advertises, but users should understand that it may use cookies, download media/model files, and leave temporary transcript or audio files on disk.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.