SKILLEMALL.ai

BD yq-video-motion-analyzer

Помощник по анализу видео: извлекает ключевые кадры из обучающих видео, анализирует позы и создает схемы движений человечков. Подходит для пошагового разбора видеоуроков по спорту, анализа поз и предложений по улучшению. Ключевые слова: анализ видео, анализ движений, персональный тренер по спорту, человечек, анализ позы, извлечение кадров

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«视频动作分析助手:从教学视频中提取关键帧、分析动作姿态、生成火柴人动作示意图。适用于运动教学视频的逐帧拆解、姿态分析和改进建议。触发关键词:…»

视频动作分析助手:从教学视频中提取关键帧、分析动作姿态、生成火柴人动作示意图。适用于运动教学视频的逐帧拆解、姿态分析和改进建议。触发关键词:视频分析、动作分析、运动私教、火柴人、姿态分析、截帧

ClawHub Agent Skills автор: tianheihei002 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 518 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 15 ч назад

Помощник по анализу видео: извлекает ключевые кадры из обучающих видео, анализирует позы и создает схемы движений человечков.

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

АнализаторМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 518 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill coherently analyzes user-provided sports videos by extracting frames and generating pose feedback, with no evidence of hidden, destructive, or exfiltrating behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 июн. 2026 г.