SKILLEMALL.ai

AC hn-podcast-transcriber

Автоматически загружает, транскрибирует и архивирует выпуски подкаста Hacker News (Hacker News Morning Brief). Используйте, когда пользователь хочет настроить конвейер транскрипции подкастов, архивировать выпуски подкаста HN в виде доступного для поиска текста, транскрибировать аудио подкаста в markdown или запланировать периодическую загрузку подкаста HN. Также используйте для любого рабочего процесса транскрипции RSS-ленты подкастов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automatically fetch, transcribe, and archive Hacker News podcast episo…»

Automatically fetch, transcribe, and archive Hacker News podcast episodes (Hacker News Morning Brief). Use when the user wants to set up a podcast transcription pipeline, archive HN podcast episodes as searchable text, transcribe podcast audio to markdown, or schedule periodic HN podcast ingestion. Also use for any podcast RSS feed transcription workflow.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 530 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автоматически загружает, транскрибирует и архивирует выпуски подкаста Hacker News (Hacker News Morning Brief).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, 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: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 530 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (2 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: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward local podcast transcription skill; the main risks are expected downloads, disk use, local transcription work, and optional scheduling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.