SKILLEMALL.ai

AB grab-videos

Скачивайте видео и извлекайте кадры с помощью yt-dlp и ffmpeg. Используйте, когда: - Скачивание видео/Shorts с YouTube: `yt-dlp <url>` - Извлечение кадров из видео: `ffmpeg -ss <time> -i <video> -vframes 1 <output>` - Пакетное извлечение кадров: несколько видео, случайные временные метки - Конвертация видеоформатов, обрезка клипов НЕ используйте для: сайтов только для стриминга без поддержки yt-dlp, контента, защищенного авторским правом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Download videos and extract frames using yt-dlp and ffmpeg. Use when:…»

Download videos and extract frames using yt-dlp and ffmpeg. Use when: - Download YouTube videos/Shorts: `yt-dlp <url>` - Extract frames from video: `ffmpeg -ss <time> -i <video> -vframes 1 <output>` - Batch extract frames: multiple videos, random timestamps - Convert video formats, trim clips NOT for: streaming-only sites without yt-dlp support, copyright-protected content.

ClawHub Agent Skills автор: christo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 839 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Скачивайте видео и извлекайте кадры с помощью yt-dlp и ffmpeg.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторYouTubeМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "alias"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 839 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward guide for downloading videos and extracting frames, with expected local file output and no hidden automation.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.