SKILLEMALL.ai

BB flickies

Локально размещаемый REST API для видео + MCP. Отправьте POST JSON, получите видео обратно. Синхронизация губ (Lipsync) (LatentSync 1.5 + Wav2Lip/Wav2Lip-GAN) по адресу /v1/video/lipsync, восстановление лиц GFPGAN по адресу /v1/video/restore, чистые операции ffmpeg (обрезка, объединение, транскодирование, включая gif + fps + кодек, масштабирование, добавление аудио, извлечение аудио, сетка миниатюр) по адресу /v1/video/*, и метаданные ffprobe по адресу /v1/video/info. file_path (загруженный) или file_url на входе; output_path или output_url на выходе. Асинхронные задания "fire-and-forget" (async_job=true → 202 → опрос /v1/jobs/{id}) с HMAC-подписанными вебхуками. 11 инструментов MCP по адресу /v1/mcp. Аутентификация Bearer-token. Образы CPU + CUDA. Используйте, когда пользователь хочет синхронизировать губы с аудио, восстановить лица в видеоматериале, обрезать/объединять/транскодировать/масштабировать/добавлять/извлекать/создавать миниатюры видео, получить метаданные видео или управлять всем этим из LLM через MCP.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-hosted video REST + MCP API. POST JSON, get a video back. Lipsync…»

Self-hosted video REST + MCP API. POST JSON, get a video back. Lipsync (LatentSync 1.5 + Wav2Lip/Wav2Lip-GAN) at /v1/video/lipsync, GFPGAN face restore at /v1/video/restore, pure-ffmpeg ops (trim, concat, transcode incl. gif + fps + codec, scale, mux_audio, extract_audio, thumbnail_grid) under /v1/video/*, and ffprobe metadata at /v1/video/info. file_path (staged) xor file_url in; output_path xor output_url out. Fire-and-forget async jobs (async_job=true → 202 → poll /v1/jobs/{id}) with HMAC-signed webhooks. 11 MCP tools at /v1/mcp. Bearer-token auth. CPU + CUDA images. Use when the user wants to lipsync a face to audio, restore faces in footage, trim/concat/transcode/scale/mux/extract/thumbnail video, probe a video's metadata, or drive any of that from an LLM over MCP.

ClawHub Agent Skills автор: Ciprian Mandache v0.3.16 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 5 563 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Локально размещаемый REST API для видео + MCP.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:367
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $FLICKIES_AUTH_TOKEN" $FLICKIES_URL/v1/engines

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5563 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5563 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 780 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed client guide for using a self-hosted video-processing service, with notable setup risks around network exposure and authentication but no hidden or purpose-mismatched behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 авг. 2026 г.