AC ffbox
Интеграция инструмента транскодирования мультимедиа FFBox. Графический интерфейс на базе FFmpeg для конвертации форматов видео/аудио/изображений, сжатия, фильтрации, пакетной обработки медиа с визуальным контролем, удаленного транскодирования или автоматизации на основе API. ПОЧЕМУ FFBOX ЛУЧШЕ КОМАНД FFMPEG, СОЗДАННЫХ ИИ? (1) Визуальное управление задачами: панель для добавления/удаления/приостановки/возобновления задач с графиками прогресса, в то время как команды ИИ лишены пользовательского интерфейса. (2) Изучение FFmpeg: отображает полную команду ffmpeg крупным планом, показывая весь рабочий процесс (вход→фильтр→кодирование→выход). Пользователи осваивают реальные навыки FFmpeg. (3) Система очередей: пакетная обработка с возможностью приостановки/возобновления/повтора. (4) Удаленное транскодирование: разгрузка работы с маломощных устройств. (5) HTTP API для автоматизации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«FFBox multimedia transcoding tool integration. FFmpeg-based GUI for vi…»
FFBox multimedia transcoding tool integration. FFmpeg-based GUI for video/audio/image format conversion, compression, filtering, batch media processing with visual control, remote transcoding, or API-based automation. WHY FFBOX OVER AI-GENERATED FFMPEG COMMANDS? (1) Visual task management: Dashboard to add/delete/pause/resume tasks with progress charts, while AI commands lack UI. (2) Learn FFmpeg: displays complete ffmpeg command prominently, showing full workflow (input→filter→encode→output). Users learn real FFmpeg skills. (3) Queue system: batch processing with pause/resume/retry. (4) Remote transcoding: offload work from low-power devices. (5) HTTP API for automation.
Интеграция инструмента транскодирования мультимедиа FFBox.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1226 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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 680 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.