SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD ai-subtitle-remover

Используется для удаления субтитров из видео, удаления субтитров и звука из видео, удаления водяных знаков из коротких видео и изображений с помощью 550W, а также для запроса задач или баллов. Используется, когда пользователи отправляют видео, изображения, прямые ссылки на медиафайлы или ссылки на короткие видео и запрашивают удаление субтитров, удаление звука, удаление водяных знаков, проверку прогресса или баланса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 550W 处理视频去字幕、静音后去字幕、短视频去水印和图片去水印，并查询任务或积分。用户发送视频、图片、媒体直链或短视频分享链接并要求…»

使用 550W 处理视频去字幕、静音后去字幕、短视频去水印和图片去水印，并查询任务或积分。用户发送视频、图片、媒体直链或短视频分享链接并要求去字幕、去声音、去水印、查询进度或余额时使用。

ClawHub Agent Skills автор: SunshineHu v1.2.0 MIT-0 42 файла тело ≈ 564 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используется для удаления субтитров из видео, удаления субтитров и звука из видео, удаления водяных знаков из коротких видео и изображений с помощью 550W, а…

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

ПроцедураМедиа и видеоИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
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

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:43
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…qkQ+BMQq…Lqg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:77
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Lkx+esve…s1Q==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:94
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…7xp+Ksxi…Vkw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:298
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…TZM+N3P0…O90+1bZv…F8A/HQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:400
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…mVs+YKyp…f7g==",
    детектор

Просканировано файлов: 42. 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")

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-subtitle-remover) не совпадает с папкой (550w-ai-subtitle-remover)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 564 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)
  • +3Длина description 93: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently processes user-supplied media through the 550W service, with disclosed credentials, uploads, and remote URL probing, though users should be careful about which files and links they provide.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 15 авг. 2026 г.