AB video-to-text
Используйте, когда пользователь хочет транскрибировать, добавить субтитры или получить текстовое содержимое видео или аудиофайла — например, «транскрибируй это видео», «получи транскрипт», «что они сказали», «создай субтитры», «извлеки субтитры», «преобразуй речь в текст». Работает локально с Whisper, ключ API не требуется. Поддерживает более 50 языков с автоопределением. Выдает как обычный текстовый транскрипт, так и файл субтитров SRT. Для редактирования видео с помощью ИИ, которое использует транскрипт (выделение, монтаж, комментарии), передайте управление встроенному инструменту AI Edit (требуется SPARKI_API_KEY).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants to transcribe, caption, or get the text conten…»
Use when the user wants to transcribe, caption, or get the text content of a video or audio file — e.g. "transcribe this video", "get the transcript", "what did they say", "generate subtitles", "extract captions", "convert speech to text". Runs locally with Whisper, no API key required. Supports 50+ languages with auto-detection. Outputs both plain text transcript and SRT subtitle file. For AI-powered video editing that uses the transcript (highlights, montage, commentary), escalate to the built-in AI Edit tool (requires SPARKI_API_KEY).
Используйте, когда пользователь хочет транскрибировать, добавить субтитры или получить текстовое содержимое видео или аудиофайла — например, «транскрибируй…
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:172Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)ST=$(curl -sS "${SPARKI_API_BASE}/business/assets/${OBJECT_KEY}/status" -H "X-API-Key: $SPARKI_API_KEY" | jq -r '.data.status // "unknown"') -
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:198Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)PRESP=$(curl -sS "${SPARKI_API_BASE}/business/projects/${PROJECT_ID}" -H "X-API-Key: $SPARKI_API_KEY")
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name"
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1782 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.