BC music-toolkit
Автоматически срабатывает, когда пользователь хочет [записать звук компьютера, записать системный звук, захватить вывод звуковой карты, интеллектуально разделить песни с помощью ИИ, автоматически обрезать тишину/шум до и после записи]. Специально используется для высококачественной внутренней записи музыки, миксов, целых альбомов, онлайн-курсов и другого аудио, воспроизводимого системой, а также предоставляет базовое разделение тишины и функцию разделения треков на основе анализа структуры музыки с помощью PyTorch. Пользователю нужно только указать продолжительность записи (в минутах), чтобы автоматически начать фоновую запись, после чего она будет точно обрезана и экспортирована в соответствии с требованиями. Распространенные триггеры голосовых команд: - «Запиши мне 5 минут» - «Запиши звук, который сейчас играет на компьютере, 3 минуты» - «Запиши песню, которую сейчас играет, продолжительность 4 минуты» - «Запиши системный звук за 10 минут, помоги мне автоматически разделить песни с помощью ИИ» - «Запиши мне эту музыку, автоматически обрежь тишину и шум до и после» - «Включи режим записи альбома с ИИ на 30 минут, помоги мне разделить каждую песню отдельно» - «Инструмент для записи системного звука» - «AI-рекордер и разделитель аудио» - «Запиши мне весь альбом, продолжительность 45 минут»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要【录制电脑声音、内录系统音频、捕获声卡输出、AI智能分轨切歌、自动裁剪录音前后空白/杂音】时自动触发。 专门用于对系统播放的音乐、…»
当用户想要【录制电脑声音、内录系统音频、捕获声卡输出、AI智能分轨切歌、自动裁剪录音前后空白/杂音】时自动触发。 专门用于对系统播放的音乐、串烧、整张专辑、网课等音频进行高保真内录，并提供基础静音切分与基于 PyTorch 的 AI 音乐结构分析分轨功能。 用户只需提供录制时长（分钟），即可自动启动后台录音，结束后按要求精细裁剪并导出。 常见触发口语： - “帮我录音 5 分钟” - “录制电脑正在播放的声音，录 3 分钟” - “把电脑现在放的歌录下来，时长 4 分钟” - "内录系统声音 10 分钟，帮我用 AI 自动切歌分轨" - “帮我录制这段音乐，把前后的空白和杂音自动剪掉” - “开启 AI 专辑模式录音 30 分钟，帮我把每首歌单独切出来” - “系统声音内录工具” - “AI 音频录制与分轨器” - “帮我录制整张专辑，时长 45 分钟”
Автоматически срабатывает, когда пользователь хочет [записать звук компьютера, записать системный звук, захватить вывод звуковой карты, интеллектуально…
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: 11. 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 432 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -37 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 383 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.