SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD videomp3word-mcp

Структурированное извлечение знаний MCP server для ClawHub/OpenClaw. Преобразует удаленные URL медиа в краткое содержание, темы, пункты действий, вопросы и ответы, флэш-карточки, сущности, оценки уверенности и трассировки рабочего процесса с помощью одного инструмента, ориентированного на задачи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured knowledge extraction MCP server for ClawHub/OpenClaw. Conve…»

Structured knowledge extraction MCP server for ClawHub/OpenClaw. Converts remote media URLs into summary, topics, action items, Q&A, flashcards, entities, confidence scores, and workflow traces through one task-oriented tool.

ClawHub Agent Skills автор: shuyueW1991 v2.0.3 MIT-0 38 файлов тело ≈ 458 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Структурированное извлечение знаний MCP server для ClawHub/OpenClaw.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураТексты и документытип 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
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

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. 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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key src/config.ts:45
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:84
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…cAz+ivBu…Lvw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:169
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…IxX/wd5n…MGF+pv6g…i2Z+Wnj9/KjGz…4Eg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:203
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…BQM/qZ3R+9TEU…es4+qu1b…BFA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:220
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-8mL/vh8q…uJP+ZcVY…AJW+m0Et…WzA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:237
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…NES+HiD4…TOe+/2rdn…PWn/r/aAw==",
    детектор

Просканировано файлов: 38. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 458 токенов

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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 225 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it claims: it runs a media-to-knowledge MCP/HTTP server, but users must understand that media URLs, transcripts, and optional model inputs leave the local environment.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.