SKILLEMALL.ai

AC video-to-shorts

Используйте, когда видео Project Protocol требует краткосрочного планирования кандидата, утверждения, горизонтального извлечения или проверки доставки в формате 9:16 до или после основного рендера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a Project Protocol video needs short-form candidate planning,…»

Use when a Project Protocol video needs short-form candidate planning, approval, horizontal extraction, or reviewed 9:16 delivery before or after the shared main render.

ClawHub Agent Skills автор: WhiteTowerAI v1.0.4 MIT-0 23 файла тело ≈ 5 407 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Используйте, когда видео Project Protocol требует краткосрочного планирования кандидата, утверждения, горизонтального извлечения или проверки доставки в…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5407 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5407 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 169 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local video-to-shorts workflow that writes project-scoped media/review artifacts and uses ffmpeg/Python in ways that match its purpose.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.