SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD video-content-analyzer

Анализирует видеоконтент, извлекая ключевые кадры, ища информацию в интернете, сохраняя результаты в Supabase и публикуя отчеты в Feishu Wiki. Поддерживает обработку одного видео или пакетную обработку (целой директории) с группировкой по категориям при публикации в Wiki. Используйте, когда нужно проанализировать одно или несколько видео одновременно и превратить их в документированные, доступные для поиска материалы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze video content by extracting keyframes, searching the web for r…»

Analyze video content by extracting keyframes, searching the web for references, storing results in Supabase, and publishing reports to Feishu Wiki. Supports single-video and batch (whole-directory) processing with category-grouped Wiki publishing. Use when a user wants to analyze one video or many videos at once and turn them into searchable documentation.

ClawHub Agent Skills автор: terrycarter1985 v1.1.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 573 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Анализирует видеоконтент, извлекая ключевые кадры, ища информацию в интернете, сохраняя результаты в Supabase и публикуя отчеты в Feishu Wiki.

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

АнализаторSupabaseМедиа и видеотип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
84
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.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump HEARTBEAT.md
      В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (6) — похоже на дамп с личными данными или токенами
      HEARTBEAT.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, SOUL.md, USER.md
    • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:32
      Чтение файла .env
      cp .env.example .env

    Просканировано файлов: 16. 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 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 573 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 359 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The video analyzer itself is mostly coherent, but the package also installs a broad, under-disclosed Lark/Feishu automation workspace with cloud write, permission, messaging, calendar, and long-running event capabilities.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.