AD xhs-deep-summary-local
Бесплатный локальный инструмент для быстрой и глубокой аннотации видеороликов на Xiaohongshu: yt-dlp для загрузки видео (без cookie), faster-whisper для локальной транскрипции, вывод метаданных + пословного текста, а затем LLM для структурированной глубокой аннотации. Специально для сбора и архивирования видеороликов на Xiaohongshu. Для заметок с изображениями/чисто текстовых заметок используйте другие навыки, такие как xhs-note-summary.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地免费一键深度总结小红书【视频】笔记：yt-dlp 拉取视频（无需 cookie）、faster-whisper 本地转写、输出元数据+逐…»
本地免费一键深度总结小红书【视频】笔记：yt-dlp 拉取视频（无需 cookie）、faster-whisper 本地转写、输出元数据+逐字稿，再由 LLM 做结构化深度总结。专用于小红书视频笔记的采集与归档。图片笔记/纯文字笔记需另用 xhs-note-summary 类技能。
Бесплатный локальный инструмент для быстрой и глубокой аннотации видеороликов на Xiaohongshu: yt-dlp для загрузки видео (без cookie), faster-whisper для…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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 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 (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 521 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.